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查询Tags标签： mean，共有 48条记录-
mean-shift算法详解（转）
转自：mean-shift算法详解MeanShift最初由Fukunaga和Hostetler在1975年提出，但是一直到2000左右这篇PAMI的论文Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis，将它的原理和收敛性等重新整理阐述，并应用于计算机视觉和图像处理领域之后，才逐渐为人熟知…
2022/8/2 1:26:17 人评论 次浏览 -
python求列表均值，方差，标准差
import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为：%f" % a_mean) print("方差为：%f" % a_var) print("标准差为:%f" % a_std)其中，可…
2022/6/11 1:22:48 人评论 次浏览 -
python按照正态分布从列表中选择一个元素
我想按照正态分布使用python从列表中选择一个元素。我有一个清单，例如 alist = [an, am, apple, cool, why]例如，根据正态分布的概率密度函数（PDF），给定列表中的第3个元素应该被选择为最大概率。from random import normalvariatedefnormal_choice(lst, mean=None, s…
2022/6/11 1:20:21 人评论 次浏览 -
python学习-数据聚合与分组运算
1、groupbydf = pd.DataFrame({key1:[a,a,b,b,a],key2:[one,two,one,two,one],data1:np.random.randn(5),data2:np.random.randn(5)})df[data1].groupby(df[key1]).mean() #按key1分组，并计算data1的均值 means =df[data1].groupby([df[key1],df[key2]]).mean() #传入多个…
2022/5/27 5:20:05 人评论 次浏览 -
按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习。二、解决过程 这个看上去倒是不太难，但是…
2022/4/17 23:17:44 人评论 次浏览 -
使用Python求多副tif影像平均值 并输出到新的tif中
目的： 现有2001-2020年 第57天—第273天的数据(间隔八天) 想要得到每一天（129 - 274）数据的20年平均 并存储到新的tif里面 数据命名方式如下：SIF_YYYYDDD_new.tif （YYYY为年， DDD为天）ex：SIF_2001057_new.tif SIF_2019185_new.tiffrom osgeo import gdalimport nu…
2022/4/12 1:12:46 人评论 次浏览 -
使用 FormatMessage 格式化 Windows 错误码.md
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/api/winbase/nf-winbase-formatmessage#include <string>#ifndef WIN32_LEAN_AND_MEAN #define WIN32_LEAN_AND_MEAN #endif // !WIN32_LEAN_AND_MEAN #include <Windows.h>std::string str_win_err(int err)…
2022/1/26 7:04:14 人评论 次浏览 -
normal + lognormal
matlab命令正态分布 [μ,σ]=normfit(x)\mu, \sigma]=normfit(x) \quadμ,σ]=normfit(x) %数据x来拟合正态分布，get分布参数 [μ,σ\mu, \sigmaμ,σ,,muCI,sigmaCI]=normfit(x,α)],muCI,sigmaCI] = normfit(x,\alpha) ] \quad,muCI,sigmaCI]=normfit(x,α)] %α\alpha…
2022/1/20 6:47:15 人评论 次浏览 -
normal + lognormal
matlab命令正态分布 [μ,σ]=normfit(x)\mu, \sigma]=normfit(x) \quadμ,σ]=normfit(x) %数据x来拟合正态分布，get分布参数 [μ,σ\mu, \sigmaμ,σ,,muCI,sigmaCI]=normfit(x,α)],muCI,sigmaCI] = normfit(x,\alpha) ] \quad,muCI,sigmaCI]=normfit(x,α)] %α\alpha…
2022/1/20 6:47:15 人评论 次浏览 -
译（四十三）-Python改变DataFrame列顺序
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/3390.html 新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。stackoverflow热门问题目录 如有翻译问题欢迎评论指出，谢谢。如何改变DataFrame列的顺序？Timmie asked:对于下面的 DataF…
2022/1/16 22:07:17 人评论 次浏览 -
译（四十三）-Python改变DataFrame列顺序
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2022/1/16 22:07:17 人评论 次浏览 -
机器学习之ROC和AUC(python代码)
1.什么是ROC:ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 2.如果学习ROC，首先必须知道什么：要学习ROC曲线首先得知道什么是TPR，什么是FPR。TPR的…
2022/1/3 1:10:05 人评论 次浏览 -
机器学习之ROC和AUC(python代码)
1.什么是ROC:ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 2.如果学习ROC，首先必须知道什么：要学习ROC曲线首先得知道什么是TPR，什么是FPR。TPR的…
2022/1/3 1:10:05 人评论 次浏览 -
《Python深度学习》3.6预测房价：回归问题
回归问题，预测一个连续值而不是离散的标签 资料也别少，只有506个，分别为404个训练样本和102个测试样本。因为样本数少，书上讲了K折验证及相关代码，将训练样本分为若干部分，依次选取一块作为验证数据。由于数据中不同指标有着差异性的数值选取，需要做标准化。首先让…
2022/1/1 11:09:18 人评论 次浏览 -
《Python深度学习》3.6预测房价：回归问题
回归问题，预测一个连续值而不是离散的标签 资料也别少，只有506个，分别为404个训练样本和102个测试样本。因为样本数少，书上讲了K折验证及相关代码，将训练样本分为若干部分，依次选取一块作为验证数据。由于数据中不同指标有着差异性的数值选取，需要做标准化。首先让…
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