对Python非常陌生,在一本书中做一些练习。我需要在200到600之间产生800个随机数,一个高斯分布。我已经走了这么远:
x = pylab.zeros(800,float)
for x in range (0,800):
y = random.gauss(550,30)
然而,这不是会产生任何数字,只要所有800符合高斯分布?我需要在200到600之间。
因此,我编写了一个简短的Python程序来评估Python的FFT方法的准确性。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Aufgabe 1
x0=0
a=2.5
k0=3
X=np.linspace(-4,4,100)
timestep=0.1
k=np.fft.fftfreq(X.size,d=timestep)
psi_analytical=[(2/(np.pi*a**2))**(1/4)*np.exp(-((i-x0)**2)/a**2)*np.exp(1j*k0*(i-x0)) for i in X]
psi_tild
我正在为泰洛无人机的ROS项目工作,我使用this驱动程序。当我只是从无人机摄像头订阅CompressedImage消息并在屏幕上显示图像时,我没有任何问题,一切都运行得很好。 但一旦我尝试在cv2.CascadeClassifier中使用人脸检测,帧就会得到大约30秒的实时巨大延迟。因此,图像仅在大约30秒后显示在屏幕上。有没有人知道如何最大限度地减少这种延迟,以获得良好的实时效果? 以下是到目前为止的代码: #!/usr/bin/env python
import rospy
from sensor_msgs.msg import CompressedImage
import av
i
我需要一个4维球体上的点的均匀分布。我知道这不像选择3个角度和使用极坐标那么简单。
在3个维度中,我使用
from random import random
u=random()
costheta = 2*u -1 #for distribution between -1 and 1
theta = acos(costheta)
phi = 2*pi*random
x=costheta
y=sin(theta)*cos(phi)
x=sin(theta)*sin(phi)
这给出了x,y和z的均匀分布。
如何获得4个维度的相似分布?
我正在绘制一个kdeplot,使用 import seaborn as sns
colors = ['r','g','b']
i = 0
for v in dt.var.unique():
p1 = sns.kdeplot(dt.query('var == @v')['val'], shade=True, color=colors[i], legend=None).get_figure()
i += 1 dt.val.max()和dt.val.min()分别为350和0。 但是情节看起来像这样
我在tensorflow联邦教程的下面部分找到了术语NoiseMultiplier。
def train(rounds, noise_multiplier, clients_per_round, data_frame):
# Using the `dp_aggregator` here turns on differential privacy with adaptive
# clipping.
aggregation_factory = tff.learning.model_update_aggregator.dp_aggregator(
noise_multipli