Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的： 一般...所以形式如下： 它是由两个指数函数组成的，所以又叫做双指数函数分布...使用pyplot画概率分布图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef laplace_function(x, lambda_): return
产生拉普拉斯分布的随机数。...2、产生拉普拉斯分布随机数的方法 拉普拉斯分布的概率密度函数为 \[f(x) = \frac{1}{2\beta }e^{-\frac{\left | x \right |}{\beta }} \] Laplace...拉普拉斯分布也称为双指数分布。...根据上述的组合算法，产生拉普拉斯分布随机数的方法为： 产生均匀分布的随机数\(u_{1}\)和\(u_{2}\)，即\(u_{1},u_{2} \sim U(0,1)\)； 计算\(x = \left\...{1}) & u_{1} \leqslant 0.5 \\ \beta \ ln(u_{2}) & u_{2} > 0.5 \end{matrix}\right.\) 三、使用说明 使用C语言实现产生拉普拉斯分布随机数的方法
本文记录拉普拉斯分布。...拉普拉斯分布 概率密度函数： p(x | \mu, \gamma)=\frac{1}{2 \gamma} \exp \left(-\frac{|x-\mu|}{\gamma}\right) 拉普拉斯分布的密度函数...期望： \quad \mathbb{E}[X]=\mu 方差: \operatorname{Var}[X]=2 \gamma^{2} image.png 拉普拉斯分布与正态分布 拉普拉斯分布的概率密度与正态分布看起来很像...，但是会比正态分布更尖（集中）一些 标准拉普拉斯分布的0.99分位点是3.91，而标准正态分布是2.32，这说明，服从拉普拉斯分布的随机变量，出现极端大的值的概率，要远远大于正态分布。...拉普拉斯分布的一些性质 如果 X \sim \operatorname{Exp}(\lambda), Y \sim \operatorname{Exp}(\mu) , 那么 \lambda X-\mu
前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...研究了一圈绘制出来图形都不够好看 ? 那么具体怎么画呢？首先把数据整理成这样? ?...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程，我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取，感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制，最后留一个问题，怎样绘制学历关于薪资的箱线图
在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 ? ? 现在，我们用R语言生成它。
p=13807 在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 现在，我们用R语言生成它。
Matlab中为图片加噪声的语句是 (1)J = imnoise(I,type); (2)J = imnoise(I,type,parameters); 其中I为原图象的灰度矩阵...,J为加噪声后图象的灰度矩阵; 一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数, 而(1)中使用缺省参数; 至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'...localvar' (与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声), 'salt & pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声); 具体(2)中参数值的设定可根据个人需要...比如说： I=imread('image.bmp'); J=imnoise(I,'salt & pepper'); imshow(J); 以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的
利用数据的时序性分析对于疫情分布和控制具有指导意义，也可以使大家直观的看到疫情的发展趋势。下面是从2020年1月22日起到2020年4月8日的世界各国疫情数据绘制的确诊，治愈，死亡人数动态分布图。...链接：http://map.ziptop.top/ 全球确诊人数动态分布图 ? 全球治愈人数动态分布图 ? 全球死亡人数动态分布图 ?
分布（一）利用python绘制直方图 直方图（Histogram）简介 直方图 直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。...直方图有助于分析数值分布的集中度、上下限差异等，也可粗略显示概率分布。...通过seaborn绘制多样化的直方图 seaborn主要利用displot和histplot绘制直方图，可以通过seaborn.displot[1]和seaborn.histplot[2]了解更多用法...sns.histplot(data=df, x="sepal_length", kde=True, ax=ax[0][1]) ax_sub.set_title('添加kde') # 增加密度曲线和数据分布...（小短条） # rug参数用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来 ax_sub = sns.histplot(data=df, kde=True, x="sepal_length
原理 使用命令ceph report --format=json > crush.json导出json格式数据文件，之后使用pydot和graphviz实现绘图...
由于LDO是电子器件，因此它们会自行产生一定量的噪声。选择低噪声LDO并采取措施来降低内部噪声对于生成不会影响系统性能的清洁电源轨而言不可或缺。 识别噪声 理想的 LDO 会生成没有交流元件的电压轨。...遗憾的是，LDO 会像其他电子器件一样自行产生噪声。图1显示了这种噪声在时域中的表现方式。 图 1：电源噪声的屏幕截图 时域分析并非易事。因此，检查噪声的主要方法有两种：跨频率检查和以积分值形式检查。...应用报告“如何测量LDO 噪声”详细介绍了噪声测量方法。图2描绘了1A低噪声LDO TPS7A94的输出噪声。...这种噪声主要来自内部基准电压，但误差放大器、场效应晶体管 (FET) 和电阻分压器也会产生一定噪声。在确定相关频率范围的噪声曲线时，跨频率查看输出噪声会有所助益。...这些技术涉及使用降噪和前馈电容器，在“LDO基础知识：噪声 - 前馈电容器如何提高系统性能”一文中进行了讨论。 降噪电容器 TI 产品组合中的许多低噪声LDO都具有指定为“NR/SS”的特殊引脚。
=&q-url-param-list=&q-signature=77f3ff709dc2152dcaf6bb84ab050a1ca2b964c7] 差分隐私扰动机制（Perturbation）——拉普拉斯噪声...请注意，较小的ε（更多隐私）导致更大的规模，从而更宽的分布和更多的噪声。 从该分布中抽取一个随机样本。...此 sample（）函数采用 0 和 1 之间的随机数，并将拉普拉斯分布的逆累积分布函数（CDF）应用于此数字。该过程产生随机数，随机数具有任何特定值的可能性与分布相匹配。...作为一种替代方式来考虑它，如果这个采样函数被调用一百万次以获得一百万个样本，这些样本的直方图形状将非常符合拉普拉斯分布的形状。 通过添加来自步骤 2 的随机值来扰乱实际值。...Python实现count查询的拉普拉斯机制： noise = numpy.random.laplace(loc, scale=1/ε, size=1) # 从参数为（loc, scale）的拉普拉斯分布中随机抽取
分布（三）利用python绘制箱线图 箱线图 （Boxplot）简介 1 箱线图也叫盒须图，主要用来突出显示数据分布的四分位数。...同时也可以获取较多的统计信息，例如：四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。...快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 导入数据...df = sns.load_dataset('iris') # 利用boxplot函数绘制箱线图 sns.boxplot(y=df["sepal_length"]) plt.show() 2 定制多样化的箱线图...seaborn主要利用boxplot箱线图，可以通过seaborn.boxplot[1]了解更多用法 绘制多个箱线图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot
分布（二）利用python绘制密度图 密度图 （Density chart）简介 1 密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。...由于密度图不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。...ax_sub = sns.kdeplot(df['sepal_width'], fill=True, ax=ax[1]) ax_sub.set_title('增加阴影') # 修改带宽，以突出数据分布的原始状态...') plt.legend() plt.xlabel('sepal_width/sepal_length') # 修改x标签 plt.show() 5 # 引申-镜像密度图：可用来对比两个变量的分布...，也可通过gaussian_kde构建密度函数后再通过matplotlib进行简单绘制，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的密度图来适应相关使用场景。
分布（五）利用python绘制蜂群图 蜂群图 （swarmplot）简介 蜂群图可以不重叠的显示各数据点的分布。相对于散点图，所绘制的点彼此靠近且不会重叠，能有效呈现出点分布的局部密度信息。...快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定义数据 my_variable...= np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 利用swarmplot函数绘制蜂群图 sns.swarmplot(y=my_variable) plt.show...seaborn主要利用swarmplot绘制蜂群图，可以通过seaborn.swarmplot[1]了解更多用法 绘制多个蜂群图 import matplotlib as mpl import seaborn..., data_group2]) category_feature = ['Group 1'] * sample_size + ['Group 2'] * sample_size # 定义类别 # 绘制蜂群图
分布（六）利用python绘制山脊图 山脊图 （Ridgeline chart）简介 山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况，并且可以在同一水平下，直观地对比多个分布的变化。...通过searbon绘制山脊图 # 1950～2010年西雅图的平均气温，并展示其分布 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as...4.493982 3 1/4/1948 7 4.0 2.0 january 4.493982 4 1/5/1948 7 3.0 0.0 january 4.493982 # 利用FacetGrid绘制山脊图...# 1950～2010年西雅图的平均气温，并展示其分布 import plotly.graph_objects as go import numpy as np import pandas as pd...，一种结合searbon的FacetGrid和kdeplot绘制，另一种则是利用的plotly的go.Scatter，并修改参数fill='tonexty'以绘制区域图的效果。
N4-Fields: 如何从一张图片里面找边缘？我们会想到计算局部梯度的大小、纹理变化等这些直观的方法。...1、噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响，所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声。...在这一步一些小的噪声点也会被除去，因为我们假设边界都是一些长的线段。.... 2、怎样绘制轮廓 函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个 Python 列表。...第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为 -1 时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。
基于大数定律，假设每次参与模型训练的样本都是独立同分布的(实际有点难，会有样本重叠)，那么从多个训练样本中得到的经验误差(训练样本集上的平均损失)的期望就等于泛化误差，也就是说，多个样本上的平均训练误差是接近泛化误差的...噪声则是样本在数据集中的标记与真实标记之间的偏离 ? 对应的期望泛化误差则为 ? 泛化误差的分解推导过程如下(机器学习，周志华) ? 上面公式中的灰色部分为0(假设噪声的期望 ?...首先噪声是模型学习的上限(也可以说是误差的下限)，不可控的错误很难避免，这被称为不可约偏差(irreducible error)，即噪声无法通过模型来消除。...如何降低偏差(bias)?参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。...特征越多方差(variance)也就越大(可能又需要正则化)； 削弱或者去除已有的正则化约束(L1正则化，L2正则化，dropout等)，不过有增加方差的风险； 调整模型结构，比如神经网络的结构； 如何降低方差
连续数据点之间的结果差异（一阶导数）被绘制在位置的中间（灰色方块）。类似的，连续差值（二阶导数）之间结果（负）差异被绘制在这些这些中间位置的中间（3点计算的中间部分，红色方块）。...相比之下，空间噪声和蒙太奇密度对λ的最优值确定只有中等程度的影响。重要的是，与“解析”表面拉普拉斯分布（直接从（算数）模拟的表面电位计算）相比，λ校正显著改善了球面样条表面拉普拉斯估计。...3.4 对噪声的易感性 因为表面拉普拉斯变换本质上是根据信号差（即二阶空间导数）计算的，而差异通常比原始数据更加多变，因此可以推断表面拉普拉斯变换的代价之一是对数据中的噪声水平更加敏感。...系统操作表明，表面拉普拉斯估计误差与模拟噪声水平的幅度和空间频率成比例增加。特别值得关注的是，由于表面拉普拉斯函数将在较低的空间频率上放大得更高，信号失真将由高频噪声引起，包括记录伪迹。...对噪声负面影响的担忧似乎也与表面拉普拉斯算子实际上可以提高特定应用的信噪比的证据不符。 与前面一样，从实用主义的角度来看，关键问题是噪声水平的差异如何分别影响真实脑电图数据的SP和SL测量。
可以看出，高斯噪声的标准偏差越大，输出图像的噪声越大： 计算图像的累积分布函数 我们可以使用cumulative_distribution()函数计算给定图像的累积分布函数（CDF，我们将在图像增强一章中看到...*# 为图像绘制轮廓线 图像的轮廓线是一条曲线，连接所有具有相同特定值的像素。以下代码块显示如何绘制爱因斯坦灰度图像的轮廓线和填充轮廓： im = rgb2gray(imread(".....半色调 在阈值化（二进制量化）中减少假轮廓伪影的一种方法是在量化之前向输入图像添加均匀分布的白噪声。...在本节中，让我们讨论如何计算图像导数、梯度和拉普拉斯函数，以及它们为什么有用。...由于 2nd导数对噪声非常敏感，因此在应用拉普拉斯算子之前通过平滑图像来消除噪声始终是一个好主意，以确保噪声不会加剧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
