python曲线平滑函数 python数据平滑处理方法

Python中的常用内置函数有哪些呢？

（1）Lambda函数

用于创建匿名函数python曲线平滑函数，即没有名称python曲线平滑函数的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当python曲线平滑函数我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

Lamdbapython曲线平滑函数的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。

（2）Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。

（3）Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。

（4）enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其python曲线平滑函数他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

（5）Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

相关问答

Q1: Python 中的函数拟合

很多业务场景中python曲线平滑函数，python曲线平滑函数我们希望通过一个特定python曲线平滑函数的函数来拟合业务数据python曲线平滑函数，以此来预测未来数据python曲线平滑函数的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

Q2: 如何利用Python绘制ROC曲线

方法/步骤

1

首先python曲线平滑函数，打开数据python曲线平滑函数，以A2列数据为例做曲线。

2

点击“ Analyze -ROC curve ”。

3

弹出界面后python曲线平滑函数，导入A2列数据，调节其它参数。

4

点击“OK”，出现结果。

5

双击ROC曲线，进入调节界面。

6

可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑python曲线平滑函数的。很方便实用吧python曲线平滑函数！

Q3: 2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数

borderType= None)函数

此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。

src:输入图像

ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数。否则，将会从参数sigma中计算得到。

dst:输出图像，尺寸与输入图像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为：

borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes

)

在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：

1.窗口滑动卷积

2.傅里叶变换

在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为：

根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差 ，标准差 越大，核中心的值与周围的值差距越小，曲线越平滑。标准差 越小，核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭。

从图像的角度来说，高斯核的标准差 越大，平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小，平滑效果越明显。

可见，标准差 越大，图像平滑程度越大

参考博客1:关于GaussianBlur函数

参考博客2:关于高斯核运算

Q4: python之KS曲线

# 自定义绘制ks曲线的函数

def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag):

    # 对y_test,y_score重新设置索引

    y_test.index = np.arange(len(y_test))

    #y_score.index = np.arange(len(y_score))

    # 构建目标数据集

    target_data = pd.DataFrame({'y_test':y_test, 'y_score':y_score})

    # 按y_score降序排列

    target_data.sort_values(by = 'y_score', ascending = False, inplace = True)

    # 自定义分位点

    cuts = np.arange(0.1,1,0.1)

    # 计算各分位点对应的Score值

    index = len(target_data.y_score)*cuts

    scores = target_data.y_score.iloc[index.astype('int')]

    # 根据不同的Score值，计算Sensitivity和Specificity

    Sensitivity = []

    Specificity = []

    for score in scores:

        # 正例覆盖样本数量与实际正例样本量

        positive_recall = target_data.loc[(target_data.y_test == positive_flag) (target_data.y_scorescore),:].shape[0]

        positive = sum(target_data.y_test == positive_flag)

        # 负例覆盖样本数量与实际负例样本量

        negative_recall = target_data.loc[(target_data.y_test != positive_flag) (target_data.y_score=score),:].shape[0]

        negative = sum(target_data.y_test != positive_flag)

        Sensitivity.append(positive_recall/positive)

        Specificity.append(negative_recall/negative)

    # 构建绘图数据

    plot_data = pd.DataFrame({'cuts':cuts,'y1':1-np.array(Specificity),'y2':np.array(Sensitivity),

                              'ks':np.array(Sensitivity)-(1-np.array(Specificity))})

    # 寻找Sensitivity和1-Specificity之差的最大值索引

    max_ks_index = np.argmax(plot_data.ks)

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y1.tolist()+[1], label = '1-Specificity')

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y2.tolist()+[1], label = 'Sensitivity')

    # 添加参考线

    plt.vlines(plot_data.cuts[max_ks_index], ymin = plot_data.y1[max_ks_index],

              ymax = plot_data.y2[max_ks_index], linestyles = '--')

    # 添加文本信息

    plt.text(x = plot_data.cuts[max_ks_index]+0.01,

            y = plot_data.y1[max_ks_index]+plot_data.ks[max_ks_index]/2,

            s = 'KS= %.2f' %plot_data.ks[max_ks_index])

    # 显示图例

    plt.legend()

    # 显示图形

    plt.show()

# 调用自定义函数，绘制K-S曲线

plot_ks(y_test = y_test, y_score = y_score, positive_flag = 1)

关于python曲线平滑函数和python数据平滑处理方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。