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关于python高斯误差函数的信息

高斯误差函数表怎么看

将未知量Z对应的列上的数与行所对应的数字结合查表定位,例如:要查Z=1.96的标准正态分布表,首先,在Z下面对应的数找到1.9,在Z右边的行中找到6,这两个数所对应的值为0.9750,即为所查的值。

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高斯函数的形式为:其中a、b与c为实数常数,且a0。c^2=2的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数,而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。

应用

高斯函数的不定积分是误差函数。在自然科学、社会科学、数学以及工程学等领域都有高斯函数的身影,这方面的例子包括:在统计学与机率论中,高斯函数是正态分布的密度函数,根据中心极限定理它是复杂总和的有限机率分布。

高斯函数是量子谐振子基态的波函数。计算化学中所用的分子轨道是名为高斯轨道的高斯函数的线性组合(参见量子化学中的基组)。在数学领域,高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起着重要作用。

Python--math库

Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数,math模块不支持复数运算,若需计算复数,可使用cmath模块(本文不赘述)。

使用dir函数,查看math库中包含的所有内容:

1) math.pi    # 圆周率π

2) math.e    #自然对数底数

3) math.inf    #正无穷大∞,-math.inf    #负无穷大-∞

4) math.nan    #非浮点数标记,NaN(not a number)

1) math.fabs(x)    #表示X值的绝对值

2) math.fmod(x,y)    #表示x/y的余数,结果为浮点数

3) math.fsum([x,y,z])    #对括号内每个元素求和,其值为浮点数

4) math.ceil(x)    #向上取整,返回不小于x的最小整数

5)math.floor(x)    #向下取整,返回不大于x的最大整数

6) math.factorial(x)    #表示X的阶乘,其中X值必须为整型,否则报错

7) math.gcd(a,b)    #表示a,b的最大公约数

8)  math.frexp(x)      #x = i *2^j,返回(i,j)

9) math.ldexp(x,i)    #返回x*2^i的运算值,为math.frexp(x)函数的反运算

10) math.modf(x)    #表示x的小数和整数部分

11) math.trunc(x)    #表示x值的整数部分

12) math.copysign(x,y)    #表示用数值y的正负号,替换x值的正负号

13) math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)    #表示a,b的相似性,真值返回True,否则False;rel_tol是相对公差:表示a,b之间允许的最大差值,abs_tol是最小绝对公差,对比较接近于0有用,abs_tol必须至少为0。

14) math.isfinite(x)    #表示当x不为无穷大时,返回True,否则返回False

15) math.isinf(x)    #当x为±∞时,返回True,否则返回False

16) math.isnan(x)    #当x是NaN,返回True,否则返回False

1) math.pow(x,y)    #表示x的y次幂

2) math.exp(x)    #表示e的x次幂

3) math.expm1(x)    #表示e的x次幂减1

4) math.sqrt(x)    #表示x的平方根

5) math.log(x,base)    #表示x的对数值,仅输入x值时,表示ln(x)函数

6) math.log1p(x)    #表示1+x的自然对数值

7) math.log2(x)    #表示以2为底的x对数值

8) math.log10(x)    #表示以10为底的x的对数值

1) math.degrees(x)    #表示弧度值转角度值

2) math.radians(x)    #表示角度值转弧度值

3) math.hypot(x,y)    #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离

4) math.sin(x)    #表示x的正弦函数值

5) math.cos(x)    #表示x的余弦函数值

6) math.tan(x)    #表示x的正切函数值

7)math.asin(x)    #表示x的反正弦函数值

8) math.acos(x)    #表示x的反余弦函数值

9) math.atan(x)    #表示x的反正切函数值

10) math.atan2(y,x)    #表示y/x的反正切函数值

11) math.sinh(x)    #表示x的双曲正弦函数值

12) math.cosh(x)    #表示x的双曲余弦函数值

13) math.tanh(x)    #表示x的双曲正切函数值

14) math.asinh(x)    #表示x的反双曲正弦函数值

15) math.acosh(x)    #表示x的反双曲余弦函数值

16) math.atanh(x)    #表示x的反双曲正切函数值

1)math.erf(x)    #高斯误差函数

2) math.erfc(x)    #余补高斯误差函数

3) math.gamma(x)    #伽马函数(欧拉第二积分函数)

4) math.lgamma(x)    #伽马函数的自然对数

怎么用python表示出二维高斯分布函数,mu表示均值,sigma表示协方差矩阵,x表示数据点

clear 

close all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%样本数

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集

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数据集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集

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数据集')

end

function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据

n=length(u);

c = chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

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

end

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数

borderType= None)函数

此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。

src:输入图像

ksize:(核的宽度,核的高度),输入高斯核的尺寸,核的宽高都必须是正奇数。否则,将会从参数sigma中计算得到。

dst:输出图像,尺寸与输入图像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None,如果sigmaY=0,则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为:

borderType:像素外推法,默认为None(参考官方文档 BorderTypes

)

在图像处理中,高斯滤波主要有两种方式:

1.窗口滑动卷积

2.傅里叶变换

在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为:

根据上述公式,生成一个3x3的高斯核,其中最重要的参数就是标准差 ,标准差 越大,核中心的值与周围的值差距越小,曲线越平滑。标准差 越小,核中心的值与周围的值差距越大,曲线越陡峭。

从图像的角度来说,高斯核的标准差 越大,平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小,平滑效果越明显。

可见,标准差 越大,图像平滑程度越大

参考博客1:关于GaussianBlur函数

参考博客2:关于高斯核运算


本文标题:关于python高斯误差函数的信息
文章来源:http://dzwzjz.com/article/docccgj.html
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