我试图在Python中重写类似于下面的SAS优化代码的代码。代码的目标是为连续分布(在本例中为正态分布)寻找最适合某些经验数据的参数。我熟悉Python,但对SAS非常陌生。
proc nlin data=mydata outest=est METHOD=MARQUARDT SMETHOD=GOLDEN SAVE;
parms m = -1.0 to 1.0 by 0.1
s = 1.0 to 2.0 by 0.01;
bounds -10<m<10;
bounds 0<s<10;
model NCDF = CDF('NO
我正在尝试使用python中的一些图像分析(我必须使用python)。我需要做一个全局和局部直方图均衡化。全局版本运行良好,但是使用7x7内存占用的本地版本的结果非常糟糕。
这是全球版本:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from scipy import ndimage,misc
import scipy.io as io
from scipy.misc import toimage
import numpy as n
import pylab as
如何用数值稳定的方法计算log(1 - normal_cdf(x))?这里,normal_cdf是标准正态分布的累积分布函数。
例如,在Python中:
import scipy
from scipy.stats import norm
np.log(1 - norm.cdf(10))
为-inf提供RuntimeWarning: divide by zero encountered in log,因为norm.cdf(10)几乎等于1。是否有像logsumexp这样的函数可以避免数值下流?
我是使用Spyder的Python新手。我写了以下代码:
import os
import numpy as np
os.environ["CDF_LIB"] = "D:\Anaconda\Lib"
from spacepy import pycdf
cdf = pycdf.CDF('Sample.cdf')
print(cdf) # Print the titles of the CDF file
Diff_en=cdf['diff'][:]
由于某些原因,我一直收到以下错误,但我不确定原因(我不知道bool是什么)。如有任
我正在尝试读取一个.cdf文件,我必须使用python来分析数据。我正在使用Spyder5.1.5来处理我的代码。这是我第一次使用.cdf,我不知道它的外观或它是什么。在花了很多时间之后,我不知怎么想出了如何读取.cdf文件。我用了Spacepy图书馆。下面是我使用的代码。
from spacepy import pycdf
cdf = pycdf.CDF(r'C:\Users\chadd\Downloads\to\cdf.cdf')#cdf is name of my file
print(cdf)
当我运行代码时,会得到如下内容:
我在互联网上检查了这个错误,根据我的理解,
我有这样的代码:
import sys
from scipy.stats import binom
def mcnemar_midp(b, c):
n = b + c
x = min(b, c)
dist = binom(n, .5)
p = 2. * dist.cdf(x)
midp = p - dist.pmf(x)
return midp
#get numbers from user
num1 = sys.argv[1]
num2 = sys.argv[2]
# calculate the result
myresult = mcne
我试图在python中实现自适应直方图均衡。我将图像分割成较小的区域,然后应用传统的直方图均衡化方法。然后,我将较小的图像组合成一个,并获得最终的结果图像。最后的图像似乎是非常块状的性质,并有不同的对比度水平为每个地区。我是否可以为每个单独的图像保持一个统一的对比度,使它看起来像一个单一的图像,而不是较小的图像拼接在一起。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.misc import imsave
from scipy import ndimage
from sci
这里有一个快速的背景信息。我正在尝试使用蒙特卡罗方法得到两个对数正态随机变量的线性组合的组合CDF,然后对其进行反采样。下面是执行相同操作的Python代码:
import numpy as np
from scipy import special
# parameters of distribution 1
mu1 = 0.3108
s1=0.3588
# parameters of distribution 2
mu2=1.2271
s2=0.2313
a = 2
b=3
N_sampling = 10000
kk=0
Y=np.zeros(N_sampling)
X1=np
我试图在python中使用图像切片器分割图像,然后对每个图像应用直方图均衡化,并将它们组合回来。我能够将图像分割成更小的块,我可以看到它们正在被更新,但是在将它们拼接在一起之后,我最终得到了与原始图像相同的图像。有人能指出我做错了什么吗。文件名为watch.png
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.misc import imsave
# import scipy
from scipy import ndimage
from scipy import misc
import
我正在使用以下代码在python中绘制多个CDF图:
count, bins_count = np.histogram(np.log10(my_array), bins=100)
#Finding the pdf for the histogram
pdf = count / sum(count)
#Calculating the cdf
cdf = np.cumsum(pdf)
plt.plot(bins_count[1:], cdf, color='g')
我在一个循环中重复了多次,并将
我试图在多列数据文件中为一列绘制一个CDF。当数据文件中只有一列时,它绘制得很好。当我试图从数据中获取某一列时,它会给我带来错误。我还尝试使用for循环来读取一个特定的列,它读得很好。如果我在for循环之外给出plot语句,则只使用列的最后一个值显示绘图,如果我将plot语句保存在循环中,则会出现错误。这不是读取文件或特定列的问题,甚至不是缩进问题。我该怎么解决呢?
有循环的代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import*
import math
from matplotlib.ticker imp
如何在Python的matplotlib中绘制一组数字的经验CDF?我正在寻找与pylab的"hist“函数类似的cdf。
我能想到的一件事是:
from scipy.stats import cumfreq
a = array([...]) # my array of numbers
num_bins = 20
b = cumfreq(a, num_bins)
plt.plot(b)
我现在正在尝试用python重新创建这个 exponential probability paper图。 为此,我必须将CDF函数线性化为: x = a*g(Fx(x)) + b 然后绘制x与g(Fx(x))的对比图。 This image shows the parameters for different distributions 然而,我不知道如何继续。显然,x轴的比例必须改变。我已经尝试过使用探测图,但结果完全相同。 有什么想法吗? import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import
我正在使用Microsoft 2013中的LOGNORM.DIST复制论文中的图表,并希望在Python中获得相同的图表。我在excel中得到了正确的答案,但在python中没有得到正确的答案。
在我所拥有的一切中,
mean of ln(KE) 4.630495093
std dev of ln(KE) 0.560774853
然后,我将x (KE)从10绘制到1000,并使用Excel LOGNORM.DIST计算事件的概率。我从论文中得到了准确的答案,所以我对计算很有信心。情节如下:
在python中,我使用Python3.4和Sciy0.16.0,我的代码如下所