用ruby​​生成正态分布随机数的代码是什么？(注意:我回答了我自己的问题，但我会等几天再接受，看看是否有人有更好的答案。)编辑:为此，我查看了两次搜索产生的SO上的所有页面:+“正态分布”ruby和+高斯+随机ruby 最佳答案 Python的random.gauss()和Boost的normal_distribution都使用Box-Mullertransform，所以这对Ruby来说也应该足够好了。defgaussian(mean,stddev,rand)theta=2*Math::PI*rand.callrho=Math.s

我正在尝试获取保存在浮点变量中的帧的标准差值，这是我尝试过的:#include#include#include#includeintmain(){cv::Matframe,thresholdResult,contours,stddev,mean;cv::MatmeanResult;cv::ScalarmeanScalar,devScalar;doublemeanValue,stddevValue;cv::VideoCapturecap(2);cap>>frame;meanResult=cv::Mat::zeros(frame.rows,frame.cols,CV_32FC1);whil

为了进行C++/Rcpp编程，我尝试实现一个(示例)标准差函数:#include#include#include#include//[[Rcpp::export]]doublecppSD(Rcpp::NumericVectorrinVec){std::vectorinVec(rinVec.begin(),rinVec.end());intn=inVec.size();doublesum=std::accumulate(inVec.begin(),inVec.end(),0.0);doublemean=sum/inVec.size();for(std::vector::iteratori

为了进行C++/Rcpp编程，我尝试实现一个(示例)标准差函数:#include#include#include#include//[[Rcpp::export]]doublecppSD(Rcpp::NumericVectorrinVec){std::vectorinVec(rinVec.begin(),rinVec.end());intn=inVec.size();doublesum=std::accumulate(inVec.begin(),inVec.end(),0.0);doublemean=sum/inVec.size();for(std::vector::iteratori

我是SVM的新手，我正在尝试使用Python接口(interface)来libsvm对包含均值和标准差的样本进行分类。但是，我得到了荒谬的结果。此任务是否不适合SVM，或者我使用libsvm时是否有错误？下面是我用来测试的简单Python脚本:#!/usr/bin/envpython#Simpleclassifiertest.#Adaptedfromthesvm_test.pyfileincludedinthestandardlibsvmdistribution.fromcollectionsimportdefaultdictfromsvmimport*#Defineoursparse

似乎numpy中的corrcoef在常量列表传递给corrcoef()时抛出一个RuntimeWarning函数，例如下面的代码抛出警告:importnumpyasnpX=[1.0,2.0,3.0,4.0]Y=[2,2,2,2]print(np.corrcoef(X,Y)[0,1])警告:/usr/local/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3003:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredintrue_dividec/=stddev[:,None]谁能解释为什么当其中一个

我需要知道与一组数字相比，一个数字是否超出均值的1个标准差，等等。 最佳答案 虽然平方和算法在大多数情况下运行良好，但如果您处理非常大的数字，它可能会造成很大的麻烦。你基本上可能会以负方差结束......另外，永远、永远、永远不要将a^2计算为pow(a,2)，a*a几乎肯定更快。到目前为止，计算标准偏差的最佳方法是Welford'smethod.我的C非常生锈，但它可能看起来像:publicstaticdoubleStandardDeviation(ListvalueList){doubleM=0.0;doubleS=0.0;in