讲完了geotiff格式数据的读取和保存，本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据（本文以时间序列为例）。...假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...总结 处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果； 对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能； 在能简化算法的时候
方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差）、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根值 本文由博主经过查阅网上资料整理总结后编写，如存在错误或不恰当之处请留言以便更正，内容仅供大家参考学习。...①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度；②统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本均值之差的平方值的平均数，代表每个变量与总体均值间的离散程度。...标准差（Standard Deviation) 标准差也被称为标准偏差,在中文环境中又常称均方差，是数据偏离均值的平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。...————求取样本标准差 其中， 代表所采用的样本X1,X2,…,Xn的均值。...————-求取总体标准差 其中， 代表总体X的均值。 例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。
我们知道正态分布的概率密度函数的中主要有两个参数：均值和标准差。...如果我们知道了数据服从正态分布，也知道该分布对应的均值和标准差，这个时候我们就知道每个值发生的可能性，这就是概率；如果我们不知道分布对应的均值和标准差，但是可以观测到已经发生的一些值，那么通过已经观测到的结果值对分布对应的均值和标准差进行估计的过程就是似然性...已经观测到的值x与要估计的参数θ之间会构造出来一个函数，这个函数就是似然函数：L(θ|x)。 似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X整体观测结果的概率，等于每一个x取值的概率乘积。...用一句话来描述就是：极大似然估计是求取使观测到的结果概率P(X = x|θ)最大化时对应的参数θ的取值。...接下来的问题就是求取λ0，要临界值λ0，必须知道当H0成立时λ的分布，当n足够大时，λ是服从卡方分布的，知道分布，然后再根据显著性水平α就可以计算出临界值了。 以上就是关于似然比检验相关的内容。
其中，本文是用R语言来进行操作的；如果希望基于Python语言实现类似的平均值求取操作，大家可以参考Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值与Python忽略NoData求取多时相遥感影像平均值这两篇文章...；接下来，就是读取全部遥感影像，并计算其平均值；这里具体的代码解释大家可以参考文章R语言计算大量栅格图像平均值、标准差。...-10000的像元作为NoData值的像元，防止后期计算平均值时对结果加以干扰。 ...接下来，我们通过file.path()函数配置一下输出结果的路径——其中，结果遥感影像文件的名称就可以直接以其所对应的条带号来设置，并在条带号后添加一个_mean后缀，表明这个是平均值的结果图像；但此外...最后，将结果图像通过writeRaster()函数加以保存即可，这句代码的解释大家同样参考R语言计算大量栅格图像平均值、标准差这篇文章即可。
平均数：数据的中心。 中位数：数据从小到大排列，中间一个或中间两个数的平均值。 众数：次数出现最多的数。 全距：最大值与最小值的差。仅描述数据的宽度，并没有描述数据上界和下届间数据的分布。...下边缘=Q1-1.5*IQR，上边缘=Q1+1.5*IQR 方差：数值与均值的距离的平方数的平均值 ? 标准差：量度与均值的距离 ? 标准差的单位与相应数据的单位相同。...标准分：标准分的作用是将几个数据集转化为一个理论上的新分布，均值为0，标准差为1。正的z分高于均值，负的z分低于均值。z=0等于均值。 ? 二，几种分布。...几何分布：进行一系列相互独立的实验；每次实验的成功的概率相同；目的是求取得第一次实验成功需要进行多少次实验。...正太分布代替二项分布的情况：当np和nq都大于5时，q=1-p；可以用正太分布代替二项分布。因为二项分布为离散分布，正太分布为连续分布，所以替代时可能会使结果稍微偏大，因此需要进行连续性修正。 ?
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。 ...在Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块实现多时相遥感影像数据的平均值求取方法。...上述代码的整体思路其实和Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值这篇文章是非常类似的。...最后还有一个问题——在我用这一代码进行实践后发现，如果计算平均值前的图层具有两个或两个以上的波段，那么得到的结果图层整体看还好，如下图所示。 ...因此，大家在使用本文的代码对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略Nodata值的多时序平均值求取时，一定注意输入图层要仅含有一个波段；否则结果就会出现条带状的错误。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。...x对应的y，这里的y可以是销量，这个通过x求取y的过程就是一个预测的过程。...这里介绍几个关于判断拟合程度的概念。 总平方和(SST)：实际值与其平均值之间距离的平方和，可以理解为方差(而非实际方差)，用来反映实际值y波动大小的。...回归平方和(SSR)：回归值(即预测出来的y值)与实际值均值之间距离的平方和。这一部分变化是由于自变量的变化引起的，是可以由回归直线来解释的。 残差平方和(SSE)：回归值与实际值之间距离的平方和。...区间预测稍微比较复杂一些，但是区间预测的本质还是我们之前讲过的置信区间聊聊置信度与置信区间的求取，关键点就两个，一个是样本均值，一个是标准差。样本均值也比较简单，标准差的公式如下： ----
因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函数。...为了让读者更加了解minMaxLoc()函数的原理和使用方法，在代码清单3-9中给出寻找矩阵最值的示例程序，在图3-6中给出了程序运行的最终结果，在图3-7给出了创建的两个矩阵和通道变换后的矩阵在Image...OpenCV 4提供了mean()函数用于计算图像的平均值，提供了meanStdDev()函数用于同时计算图像的均值和标准方差。接下来将详细的介绍这两个函数的使用方法。...(3.5) 其中 表示第c个通道的平均值， 表示第c个通道像素的灰度值。 meanStdDev()函数可以同时求取图像每个通道的平均值和标准方差，其函数原型在代码清单3-11中给出。...(3.6) 我们在代码清单3-12中给出了利用上面两个函数计算代码清单3-9中img和imgs两个矩阵的平均值和标准方差，并在图3-8给出了程序运行的结果。
或者考虑两个系列：A 和 B。系列 A 将生成具有固定参数的平稳时间序列，而 B 将随时间变化。我们将创建一个函数，为概率密度函数创建 z 分数。高斯分布的概率密度为： 是均值和 是标准差。...正如我们所见，基于时间序列 A 的检验统计量（与特定的 p 值对应），我们可能无法拒绝原假设。...该假设检验适用于模型：以下等式的检验统计量：现在您了解了两个时间序列协整的含义，我们可以对其进行测试并使用 python 进行测量：cointprint(pvalue)# 低p值意味着高协整！...然而，我们协整检验的 p 值产生了 0.7092，这意味着时间序列 X 和 Y 之间没有协整。这种情况的另一个例子是正态分布系列和方波。...coitpvalue如我们所见，p 值小于 0.05，这意味着 ADBE 和 MSFT 确实是协整对。计算价差现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。
高斯分布的概率密度为： 是均值和 是标准差。标准差的平方， ，是方差。...正如我们所见，基于时间序列 A 的检验统计量（与特定的 p 值对应），我们可能无法拒绝原假设。...该假设检验适用于模型： 以下等式的检验统计量： 现在您了解了两个时间序列协整的含义，我们可以对其进行测试并使用 python 进行测量： coint print(pvalue) # 低p值意味着高协整...然而，我们协整检验的 p 值产生了 0.7092，这意味着时间序列 X 和 Y 之间没有协整。 这种情况的另一个例子是正态分布系列和方波。...coit pvalue 如我们所见，p 值小于 0.05，这意味着 ADBE 和 MSFT 确实是协整对。 计算价差 现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。
生成以1为开始，15结束，步长为默认值的随机序列(step不写) arr = np.arange(1,15) arr # 生成以15结束，步长为默认值的随机序列。...返回值: 合并后的数组。 ''' np.column_stack( (arr1,arr2) ) 2.纵向合并 纵向合并是将两个列数相等的数组在列的方向上进行拼接。...求取每个元素的平方 exp() 计算每个元素的以 e 为底的指数 log()、log10()、log2()、log1p() 分别计算以 e 为底...对数组中全部元素或 某行/列的元素求和 mean() 求平均值 std()、var() 分别求标准差和方差 min()、max(...) # 对整个数组进行求均值 arr.mean() # 对数组的每一行进行求均值 arr.mean(axis = 1) # 对数组的每一列进行求均值 arr.mean(axis = 0) 3.求最值：
2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈
本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。 首先，打开SPSS软件。 第一步需要将数据导入SPSS中。...在这里需要依据导入的数据的实际情况加以配置。 ? 例如，本文所用.csv数据的第一行为列名称，因此下图中变量名行就是第1行。 ? 从而数据个案开始的行就是第2行。 ? ...全部配置完成后，点击“完成”即可。此时数据已经全部导入SPSS。 ? 随后，选择“分析”，并在“比较平均值”中选择“平均值”。 ? 首先将需要计算统计学指标的变量放入因变量列表。 ? ...此外，同样的统计指标计算，还可以通过“分析”→“描述统计”中选择“描述”加以实现。 ? 结果如下图： ? 最后需要注意，目前SPSS暂时不能直接求取变异系数。...我们可以通过以上方法计算出数据的标准差与平均值后，直接自行计算变异系数：变异系数等于标准差除以平均值。
通过上面公式中我们可以看出，协方差等于两个变量各自与均值之差的乘积和。...如果变量X与其均值的大小关系与变量Y完全一致，即变量X和Y的值要么同时大于均值要么同时小于均值，那这个时候得到的协方差全为正数，且协方差值达到最大；如果变量X与其均值的大小关系与变量Y刚好相反，即变量X...大于其均值的时候变量Y刚好小于其均值，这个时候得到的协方差全为负数，且协方差值达到最小；如果变量X与其均值的大小关系与Y变量Y值部分一致，两者的乘积会有正有负，这个时候得到的协方差值就是介于最大值和最小值之间...具体求取方法为：先将变量X进行升序排列，然后再对变量Y从第一个开始，依次往后进行两两比较，最后看随着X的增大变量Y增大的值有多少，降低的有多少，通过增大的个数和降低的个数的比较来判定两个变量的相关性。...如果随着X的增大变量Y增大的值越多，降低的值越少，说明两个变量之间越正相关；如果随着X的增大变量Y增大的值越少，降低的值越多，说明两个变量之间越负相关；如果随着X的增大变量Y增大的值与降低的值的数量比较接近
大数定律和中心极限定理是概率论与数理统计中的两个重要概念，它们在理论研究和实际应用中都具有重要意义。...例如： 切比雪夫大数定律：适用于独立同分布的随机变量序列，通过不等式形式给出样本均值与总体期望值之间的关系。...以下是它们的具体应用场景和条件： 切比雪夫大数定律 应用场景： 统计学：用于对数据进行预估，比如根据群体的均值和标准差来预测整体收入情况。...标准化：最后，将每个样本均值减去总体均值，并除以样本标准差，得到标准化后的样本均值。 通过上述步骤，我们可以得到一个标准化后的样本均值序列。...根据中心极限定理，只要样本量足够大且样本中的观测值是独立且来自具有相同期望值和方差的分布，这个标准化后的样本均值序列就会趋近于标准正态分布。
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