我在时间序列信号上尝试了下面的python中值滤波,以找到最快和更有效的函数。
sig是一个尺寸为80×188的numpy阵列,包含80个传感器测量的188个样品。
import numpy as np
from scipy.ndimage import median_filter
from scipy.signal import medfilt
from scipy.signal import medfilt2d
import time
sig = np.random.rand(80,188).astype('f')
print(type(sig))
print(type(
C# 7 ValueTuple是否有类似于ValueTuple切片的功能?C#中值元组的语法类似于Python,但我找不到从元组获取子元组的优雅方法。
在Python 3中:
tuple = (1,2,3)
subtuple = t[:2] #subtuple is (1, 2)
在C# 7中:
var tuple = (1,2,3) //Very similar to Python!
var subtuple = (tuple.Item1, tuple.Item2) //Not very elegant, especially for bigger tuples
在这个程序中,您不能使用python库(熊猫、numpy等),也不能使用python函数(sum等)。完成所有这些之后,我想知道如何计算我的量化变量:均值、中值和模式。
这是我的定量变量的数据读取。
#we enter people's salaries
def salary(n):
L=[]
for elem in range(n):
print("enter the person's salary:")
L.append(float(input()))
return(L)
我试图计算Python中数据集的平均值、中值、模式和范围,并在数据上下文中解释这些统计数据,以及如何使用中值、平均值和范围来描述和解释数据显示。
目前为止,我的准则是:
from statistics import median
from statistics import mean
from statistics import mode
from math import isnan
from itertools import filterfalse
title = input('Definition of data set: ')
data = (float(input(
我是Python的初学者。我正在为大学学习蟒蛇。
我正在创建一个程序来使用函数查找平均值、中值和模式。还没有进入模式。
Problems:如果代码中有小数点(1.2、1.3、7.423等),这两个函数都有计算困难。如果中值有小数点,则中值函数将整数整整。
弄清楚如何计算模式也很困难。如果有人能帮我,那就太棒了。
谢谢你能提供的任何帮助。这是我第一次在这里发帖。
以下是代码:
#instructions for user
print ("This program is designed to calculate mean, median, and mode.")
print (&
我试着用python程序做中值滤波。我得到了这篇文章的,所以我试着把这些代码翻译成python代码。
这是python中的代码
from cv2 import * #Import functions from OpenCV
import cv2
if __name__ == '__main__':
source = cv2.imread("Medianfilterp.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
final = source[:]
for y in range(len(source)):
因此,我尝试使用python和numpy在python中实现一个基本的中值剪切算法,到目前为止,我得到了一些简单的代码来计算我需要计算的中介。
img = ...
per = [100.0/(cuts+2)*i for i in range(1,cuts+1)]
med = np.percentile(img,per)
但是,现在我想将图像转换为0到cuts之间的值,其中0代表最低的中位数,cuts-1代表最高的值。
编辑:
img是以矩阵表示的灰度图像。
我使用Python2.6以及xlwt和pyodbc模块从MS SQL Sever (2008)上的视图创建excel报告。为了在excel中以编程方式设置每个字段的正确宽度,我想检索每列中值的最大长度。
例如
foo=[[1, 'This is a test',12039],[12, 'test',1235]]
会导致[2,14,5]
我相信有一个简单的解决方案,我只是忽略了。