scipy.ndimage.

變異數#

scipy.ndimage.variance(input, labels=None, index=None)[原始碼]#

計算 N 維影像陣列值的變異數，可選擇性地在指定的子區域計算。

參數:

inputarray_like: 要處理的 Nd 影像資料。
labelsarray_like，選用: 定義 input 中子區域的標籤。如果不是 None，則必須與 input 具有相同的形狀。
indexint 或 int 序列，選用: 要包含在輸出中的 labels。如果為 None (預設值)，則使用 labels 為非零的所有值。

回傳值:

variancefloat 或 ndarray: 變異數值，如果指定了 labels 和 index，則為每個子區域的變異數值。

參見

label、 standard_deviation、 maximum、 minimum、 extrema

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> from scipy import ndimage
>>> ndimage.variance(a)
7.609375

可以使用 labels 和 index 指定要處理的特徵

>>> lbl, nlbl = ndimage.label(a)
>>> ndimage.variance(a, lbl, index=np.arange(1, nlbl+1))
array([ 2.1875,  2.25  ,  9.    ])

如果沒有給定 index，則會處理所有非零的 labels

>>> ndimage.variance(a, lbl)
6.1875