python高斯函數(shù)求值的簡單介紹

怎么用python計算高斯定律

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創(chuàng)新互聯(lián)公司企業(yè)建站,10余年網(wǎng)站建設經(jīng)驗，專注于網(wǎng)站建設技術，精于網(wǎng)頁設計，有多年建站和網(wǎng)站代運營經(jīng)驗，設計師為客戶打造網(wǎng)絡企業(yè)風格，提供周到的建站售前咨詢和貼心的售后服務。對于成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設計中不同領域進行深入了解和探索，創(chuàng)新互聯(lián)在網(wǎng)站建設中充分了解客戶行業(yè)的需求，以靈動的思維在網(wǎng)頁中充分展現(xiàn)，通過對客戶行業(yè)精準市場調研，為客戶提供的解決方案。

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# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Tue Mar 08 16:16:36 2016

@author: SumaiWong

"""

import numpy as np

import pandas as pd

from numpy import dot

from numpy.linalg import inv

iris = pd.read_csv('D:\iris.csv')

dummy = pd.get_dummies(iris['Species']) # 對Species生成啞變量

iris = pd.concat([iris, dummy], axis =1 )

iris = iris.iloc[0:100, :] # 截取前一百行樣本

X = iris.ix[:, 0:4]

Y = iris['setosa'].reshape(len(iris), 1) #整理出X矩陣 和 Y矩陣

def GDA(Y, X):

theta1 = Y.mean() #類別1的比例

theta0 = 1-Y.mean() #類別2的比例

mu1 = X[Y==1].mean() #類別1特征的均值向量

mu0 = X[Y==0].mean() #類別2特征的均值向量

X_1 = X[Y==1]

X_0 = X[Y==0]

A = dot(X_1.T, X_1) - len(Y[Y==1])*dot(mu1.reshape(4,1), mu1.reshape(4,1).T)

B = dot(X_0.T, X_0) - len(Y[Y==0])*dot(mu0.reshape(4,1), mu0.reshape(4,1).T)

sigma = (A+B)/len(X) #sigma = X'X-n(X.bar)X.bar'=X'[I-1/n 1 1]X

return theta1, theta0, mu1, mu0, sigma

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會從參數(shù)sigma中計算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標準差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標準差。默認為None，如果sigmaY=0，則它將被設置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會從ksize中計算得到。計算公式為：

borderType:像素外推法，默認為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標準差 ，標準差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標準差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來說，高斯核的標準差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標準差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標準差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關于高斯核運算

怎么用python表示出二維高斯分布函數(shù)，mu表示均值，sigma表示協(xié)方差矩陣，x表示數(shù)據(jù)點

clear?

close?all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實驗數(shù)據(jù)集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%樣本數(shù)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1數(shù)據(jù)集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1數(shù)據(jù)集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2數(shù)據(jù)集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2數(shù)據(jù)集')

end

function?Y?=?multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和協(xié)方差矩陣的高斯數(shù)據(jù)

n=length(u);

c?=?chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end

python能做什么科學計算

python做科學計算的特點：1. 科學庫很全。（推薦學習：Python視頻教程）

科學庫：numpy，scipy。作圖：matplotpb。并行：mpi4py。調試：pdb。

2. 效率高。

如果你能學好numpy（array特性，f2py），那么你代碼執(zhí)行效率不會比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫出來的程序效率就只能呵呵了。所以入門后，請一定花足夠多的時間去了解numpy的array類。

3. 易于調試。

pdb是我見過最好的調試工具，沒有之一。直接在程序斷點處給你一個截面，這只有文本解釋語言才能辦到。毫不夸張的說，你用python開發(fā)程序只要fortran的1/10時間。

4. 其他。

它豐富而且統(tǒng)一，不像C++的庫那么雜（好比pnux的各種發(fā)行版），python學好numpy就可以做科學計算了。python的第三方庫很全，但是不雜。python基于類的語言特性讓它比起fortran等更加容易規(guī)模化開發(fā)。

數(shù)值分析中，龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）是用于非線性常微分方程的解的重要的一類隱式或顯式迭代法。這些技術由數(shù)學家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫塔于1900年左右發(fā)明。

龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應用廣泛的高精度單步算法，其中包括著名的歐拉法，用于數(shù)值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施對誤差進行抑制，所以其實現(xiàn)原理也較復雜。

高斯積分是在概率論和連續(xù)傅里葉變換等的統(tǒng)一化等計算中有廣泛的應用。在誤差函數(shù)的定義中它也出現(xiàn)。雖然誤差函數(shù)沒有初等函數(shù)，但是高斯積分可以通過微積分學的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時也被稱為概率積分，是高斯函數(shù)的積分。它是依德國數(shù)學家兼物理學家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。

洛倫茨吸引子及其導出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨于1963年發(fā)表，最初是發(fā)表在《大氣科學雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現(xiàn)的對流卷方程簡化得到的。

這一洛倫茨模型不只對非線性數(shù)學有重要性，對于氣候和天氣預報來說也有著重要的含義。行星和恒星大氣可能會表現(xiàn)出多種不同的準周期狀態(tài)，這些準周期狀態(tài)雖然是完全確定的，但卻容易發(fā)生突變，看起來似乎是隨機變化的，而模型對此現(xiàn)象有明確的表述。

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網(wǎng)頁題目：python高斯函數(shù)求值的簡單介紹
URL標題：http://www.jbt999.com/article3/hcpdis.html

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