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  • Tableau函数平均值标准偏差

    千次阅读 2020-09-24 10:30:07
    WINDOW_AVG(SUM([Calculation1]),-[win],0 )+2*WINDOW_STDEV( SUM([Calculation1]),-[win],0 ) WINDOW_AVG(SUM([punit_msd]),-[win],0 )+2*WINDOW_STDEV( SUM([punit_...平均值 标准偏差 预定义公式:ma +/- 2*stdevp

    WINDOW_AVG(SUM([Calculation1]),-[win],0 )+2*WINDOW_STDEV( SUM([Calculation1]),-[win],0 )

    WINDOW_AVG(SUM([punit_msd]),-[win],0 )+2*WINDOW_STDEV( SUM([punit_msd]),-[win],0 )
    平均值
    标准偏差

    预定义公式:ma +/- 2*stdevp

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  • OpenCV计算图像的平均值标准差函数meanStdDev函数的使用 计算一个矩阵的平均值标准差,每个通道都是独立的,通过以下输出参数获取返回值: [N=∑I,mask(I)≠01meanc=∑I:  mask(I)≠0src(I)cNstddevc=∑I: ...

    计算一个矩阵的平均值和标准差,每个通道都是独立的,通过以下输出参数获取返回值:

    [ N = ∑ I , mask ( I ) ≠ 0 1 mean c = ∑ I :    mask ( I ) ≠ 0 src ( I ) c N stddev c = ∑ I :    mask ( I ) ≠ 0 ( src ( I ) c − mean c ) 2 N ] [\begin{array}{l} N = \sum _{I, \texttt{mask} (I) \ne 0} 1 \\ \texttt{mean} _c = \frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \texttt{src} (I)_c}{N} \\ \texttt{stddev} _c = \sqrt{\frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \left ( \texttt{src} (I)_c - \texttt{mean} _c \right )^2}{N}} \end{array}] [N=I,mask(I)=01meanc=NI:mask(I)=0src(I)cstddevc=NI:mask(I)=0(src(I)cmeanc)2 ]
    当所有的mask元素是0的时候,函数返回mean=stddev=Scalar::all(0).

    注意:计算出的标准差只能是完全归一化协方差矩阵,如果需要完整的矩阵,你可以reshape多通道数组M x N到单通道矩阵M*N x mtx.channels() (只有在矩阵是连续的时候才有可能)并且把矩阵传递给calcCovarMatrix

    功能:

    表示一个图像的明暗变化程度,标准差越大,明暗变化越明显。

    原型:

    CV_EXPORTS_W void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,
                                 InputArray mask=noArray());
    

    参数释义:

    • 参数 src 输入数组,由1-4个通道组成,能够把结果存储到Scalar里
    • 参数 mean 输出参数,计算平均值。
    • 参数 stddev 输出参数,计算出的标准差
    • 参数 mask 可选参数,操作掩摸,用以标记求取哪些区域。

    参考:countNonZero, mean, norm, minMaxLoc, calcCovarMatrix

    示例源码:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    
    int main() {
    
    	float sample[14] = { 12,12,3,4,7,9,56,12,13,14,12,56,34,14 };
        cv::Mat image1 = cv::Mat(4, 3, CV_32FC1, sample);    //单通道的矩阵
    	cv::Mat image2 = cv::Mat(2, 2, CV_32FC2, sample);    //多通道的矩阵
    	
    	cv::Scalar mean1;
    	cv::Scalar mean2;
    	cv::Mat stddevMat;
    	cv::Mat stddevMatM;
    	cv::meanStdDev(image1, mean1, stddevMat);
    	cv::meanStdDev(image2, mean2, stddevMatM);
    	//mean2 = cv::mean(image2);
    	std::cout << "单通道标准差:" << stddevMat << std::endl;
    	std::cout << "多通道标准差:" << stddevMatM << std::endl;
    
    	return 0;
    }
    

    输出结果:

    在这里插入图片描述

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  • python实现计算标准偏差函数

    千次阅读 2021-04-14 02:34:21
    标准偏差的大小可通过标准偏差平均值的倍率关系来衡量。 1、定义函数 def std(nums): n = len(nums) avg = sum(nums) / n return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums))..

    标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

    1、定义函数 

    def std(nums):
        n = len(nums)
        avg = sum(nums) / n
        return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums)) / n) ** 0.5

     2、验证结果

    if __name__ == '__main__':
        nums = [19348, 3466, 12495, 4084, 20825, 25232, 254, 41373, 20177, 15944]
        print(std(nums))

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  • sql函数平均值 总数 最小值 最大值 总和 标准差

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                    如何使用sql函数平均值、总数、最小值、最大值、总和、标准差sql函数   使用sql函数,您可以在一个select语句的查询当中,直接计算数据库资料的平均值、总数、最小值、最大值、总和、标准差、变异数等统计。使用recordset对象时,也可使用这些sql函数。 sql函数包括如下: avg函数:计算查询中某一特定字段资料的算术平均值。 count函数:计算符合查询条件的记录数。 min, max函数:传回指定字段之中符合查询条件的第一条、最末条记录的资料。 first, last函数:传回指定字段之中符合查询条件的最小值、最大值。 stdev函数:计算指定字段之中符合查询条件的标准差。 sum函数:计算指定字段之中符合查询条件的资料总和。 var,函数:计算指定字段之中符合查询条件的变异数估计值。 ado如何使用sql函数呢? 譬如asp程式码rs21.asp,在用户端使用浏览器,浏览执行的结果,显示执行sql函数的结果。 asp程式码rs21.asp如下: <% set conn1 = server.createobject("adodb.connection") conn1.open "dbq=" & server.mappath("ntopsamp.mdb") & ";driver= ;driverid=25;fil=ms access;" set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") sqlstr = "select avg(价格) as 平均 from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    avg: " & rs2("平均") rs2.close sqlstr = "select count(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    count(价格): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select count(*) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    count(*): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select sum(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    sum: " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select min(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    min: " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select max(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    max: " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select first(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    first(价格): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select last(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    last(价格): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select first(代号) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    first(代号): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select last(代号) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    last(代号): " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select stdev(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    stdev: " & rs2(0) rs2.close sqlstr = "select var(价格) from 产品" rs2.open sqlstr,conn1,1,1 response.write "
    var: " & rs2(0) rs2.close conn1.close %> 详细描述如下: avg函数 avg函数,计算查询中某一特定字段资料的算术平均值。   语法为avg(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。 avg函数在计算时,不包含任何值为 null 的资料。 count函数 count函数,计算符合查询条件的记录条数。   语法为count (运算式)。运算式,可为字段名称、*、多个字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。 count 函数於计算时,不包含任何值为 null 的资料。 但是,count(*) 则计算所有符合查询条件的记录条数,包含那些null的资料。   如果count(字段名称) 的字段名称为多个字段,将字段名称之间使用 & 分隔。 多个字段当中,至少有一个字段的值不为null的情况下,count函数才会计算为一条记录。如果多个字段都为null,则不算是一条记录。譬如: select count(价格 & 代号) from 产品 first/last函数   first函数、last函数,传回指定字段之中符合查询条件的第一条、最末条记录的资料。   语法为first(运算式) 和 last(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。 min/max函数   min函数、max函数,传回指定字段之中符合查询条件的最小值、最大值。   语法为min(运算式) 和 max(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。 stdev函数 stdev函数,计算指定字段之中符合查询条件的标准差。   语法为stdev(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。   如果符合查询条件的记录为两个以下时,stdev函数将传回一个null 值,该表示不能计算标准差。 sum函数 sum函数,计算指定字段之中符合查询条件的资料总和。   语法为sum(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。 sum函数可使用两个字段资料运算式,譬如计算产品的单价及数量字段的合计: select sum(单价 * 数量) from 产品 var函数 var函数,计算指定字段之中符合查询条件的变异数估计值。   语法为var(运算式)。运算式,可为字段名称、运算式、或一个函数,此函数可以是一个内部或使用者定义的,但不能为其它的sql函数。   如果符合查询条件的记录为两个以下时,var函数将传回一个null 值,该表示不能计算变异数。 select min(c) from (select min(b ) as c from tab_nameunionselect min(a) as c from tab_name)            

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空空如也

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平均值的标准偏差函数