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python分段函数 python分段函数代码

IT技术函数

python两个函数图像怎么分开画而且加表格一、函数说明
在使用python作图时 ， 应用最广的就是matplotlib包，但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表，很少有涉及分段函数 。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数 ， 使用其构建分段函数图像 。
二、图像代码
2.11、函数公式：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下：
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式：
479029.html
2.22、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
【python分段函数 python分段函数代码】y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
python编程这个怎么弄？分段函数python分段函数的代码用python实现如下python分段函数：
x=eval(input('输入xpython分段函数的值:'))
if x!=0:
y=1/(2*x-1)
else:
y=0
print(y)
数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波import CV2
import copy
import numpy as np
import random
使用的是pycharm
因为最近看了《银翼杀手2049》python分段函数，里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了
要求是灰度图像python分段函数，所以第一步先把图像转化成灰度图像
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
第一个任务是利用分段函数增强灰度对比，python分段函数我自己随便写了个函数大致是这样的
def chng(a):
if a255/3:
b = a/2
elif a255/3*2:
b = (a-255/3)*2 + 255/6
else:
b = (a-255/3*2)/2 + 255/6 +255/3*2
return b
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = copy.deepcopy(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
下一步是直方图均衡化
# histogram equalization
def hist_equal(img, z_max=255):
H, W = img.shape
# S is the total of pixels
S = H * W * 1.
out = img.copy()
sum_h = 0.
for i in range(1, 255):
ind = np.where(img == i)
sum_h += len(img[ind])
z_prime = z_max / S * sum_h
out[ind] = z_prime
out = out.astype(np.uint8)
return out
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声（代码来源于网络）
不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了
用到了random.gauss()
percentage是噪声占比
def GaussianNoise(src,means,sigma,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)
if NoiseImg[randX, randY] 0:
NoiseImg[randX, randY]=0

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