=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/4968075.html 耻辱墙:http://www.cnblo

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67441847 累计求和问题,之前已经介绍过(有了这几个公式,你也可以快速搞定累计求和),主要是基于比较简单的情形,针对所有的数据进行累计求和. 现实中的需求并不总是这么简单,稍微复杂一点的是按类别求累计,以帕累托分析为例,模拟数据如下, 这次不是按全部产品进行累计求和,而是在每一个产品类别内部进行累计求和,进而计算出类别内的累计占比. 根据之前学过的知识,其实也可以计算出来,这里直接给出另一种更简洁且性能更优的方式,新建列, 累计销售

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

一.简述 静态查找表又分为顺序表.有序表.静态树表和索引表.以下只是算法的简单实现及测试,不涉及性能分析. 二.头文件 /** author:zhaoyu date:2016-7-12 */ #include "6_3_part1_for_chapter9.h" typedef struct { int key; }SElemType; //静态查找表的顺序储存结构 #define ElemType SElemType #define KeyType int typedef struc

这是微博深度和广度预测的原始代码,写了大约半个月,第一个版本不是这样的,但是这个版本包含所有需要的功能. 模块化的程度也更高.找工作前一直想用python完美解决这个问题,后来发现自己的方法和硬件都有很大的局限. 算是我的第一次正儿八经的尝试在分布式计算的框架下,计算海量的数据. 意识到很多问题,影响我面试时候很多的代码风格. def get_basic_info(): win_path = "E:/spark/weibo_predict/" linux_path = "/h

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

# 1关于numpy 的学习import numpy as np # 一 如何创建数组****# 1 有规律的一维数据的创建======# 1 range() 和arange() 区别 貌似没有区别lst1 = range(10)lst1 = list(lst1)# print(lst1,type(lst1)) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] <class 'list'> lst2 = np.arange(10)lst2 = list(lst2)# print(

pandas简介 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效

文字描算 之前分析顺序查找和折半查找的算法性能都是在“等概率”的前提下进行的,但是如果有序表中各记录的查找概率不等呢?换句话说,概率不等的情况下,描述查找过程的判定树为何类二叉树,其查找性能最佳? 如果只考虑查找成功的情况,则使查找性能达最佳的判定树是其带权内路径长度之和PH值取最小的二叉树. 其中n为二叉树上结点的个数(即有序表的长度):hi为第i个结点在二叉树上的层次数:结点的权wi=cpi(i=1,2,…,n),其中pi为结点的查找概率,c为某个常量.称PH值取最小的二叉树为静态最优查找树

用Python做数据分析,涉及到的函数实在是太多了,容易忘记,去网上查中文基本上差不到,英文有时候描述不清楚问题. 这里搞个针对个人习惯的函数汇总速查手册,下次需要用一个什么功能,就在这里面查到对应的函数名字,然后取搜索具体用法.随时更新. Numpy 创建: 创建一个随机数组x*y: np.empty(x,y) 产生随机数组,产生指定大小随机数组,指定范围随机数组,均匀分布,数组元素在0到1之间 np.random.uniform(0,100,size=5) -----------Pandas

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).是python中的一款高性能,用于科学计算和数据分析的基础包. NumPy的主要对象是一个强大的.同种元素的.N维数组对象Array.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).NumPy的数组类被称

1.(1) # 基本参数:axis.skipna import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2], 'key2':[1,2,np.nan,4,5], 'key3':[1,2,3,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e']) print(df) print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].

''' [课程2.] 数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 ''' # 基本参数:axis.skipna import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({,,,np.nan,], ,,np.nan,,], ,,,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e']) print(df) print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].dtype)

文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='A'|['A', 'B'...] 给索引列指定名称,如果是多重索引,可以传list skiprows=[0,1,2] 需要跳过的行号,从文件头0开始,skip_footer从文件尾开始 nrows=N 需要读取的行数,前N行 chunksize=M 返回迭代类型TextFi

聚合函数就是基于多行数据返回一行结果,下面就是Oracle提供的一些列聚合函数: AVG COLLECT CORR CORR_* COUNT COVAR_POP COVAR_SAMP CUME_DIST DENSE_RANK FIRST GROUP_ID GROUPING GROUPING_ID LAST LISTAGG MAX MEDIAN MIN PERCENT_RANK PERCENTILE_CONT PERCENTILE_DISC RANK REGR_(Linear Regression

# -*- coding: utf-8 -*-"""主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新.Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018 @author: Dev""" import numpy as np import random   # 常用函数 arr = np.arange(10) print(np.sqrt(arr))    # 求平方根 print(np.exp(arr))