scipy.stats.gumbel_l() es una variable aleatoria continua de Gumbel sesgada a la izquierda que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. Parámetros: -> q: probabilidad de cola inferior y superior -> x: cuantiles -> loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 -> escala: [opcional] parámetro de escala. … Continue reading «scipy stats.gumbel_l() | Python»
scipy.stats.erlang() : es una variable aleatoria continua de Erlang que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. es un caso especial de la distribución Gamma. Parámetros: q: probabilidad de cola inferior y superior x: cuantiles loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 escala: parámetro de escala … Continue reading «scipy estadísticas.erlang() | Python»
Prerrequisitos: Scipy El análisis espectral se refiere al análisis del espectro de frecuencia/respuesta de las ondas. Este artículo, como sugiere el título, trata sobre la extracción de ondas de audio de una mezcla de señales y lo que ocurre exactamente en el proceso se puede explicar como: Considere que tenemos 3 señales de audio mixtas … Continue reading «¿Cómo extraer Audio Wave de una mezcla de Signal usando Scipy – Python?»
scipy.stats.rv_continuous()es una clase de variable aleatoria continua que está destinada a la subclasificación. Es una clase base para construir una distribución específica a partir de variables aleatorias continuas. Esta clase no se puede usar directamente como una distribución. Parámetros: momento: [int] cálculo del momento a usar: 0 para pdf, 1 para ppf. Predeterminado = 1 … Continue reading «scipy stats.rv_continuous() | Python»
scipy.stats.genextreme() es una variable aleatoria continua generalizada de valor extremo que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. Parámetros: -> q: probabilidad de cola inferior y superior -> x: cuantiles -> loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 -> escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = … Continue reading «scipy stats.genextreme() | Python»
scipy.stats.halfcauchy() es una variable aleatoria continua Half-Cauchy que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. Parámetros: -> q: probabilidad de cola inferior y superior -> x: cuantiles -> loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 -> escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1 -> tamaño: … Continue reading «scipy stats.halfcauchy() | Python»
scipy.stats.tstd(array, limits=None, inclusive=(True, True))calcula la desviación estándar recortada de los elementos de la array a lo largo del eje especificado de la array. es fórmula – Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular la desviación estándar recortada. eje: Eje a lo largo del cual se calculará la desviación estándar … Continue reading «función sciPy stats.tstd() | Python»
scipy.stats.describe(array, axis=0)calcula las estadísticas descriptivas de los elementos de array pasados a lo largo del eje especificado de la array. Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular las estadísticas. eje: Eje a lo largo del cual se calcularán las estadísticas. Por defecto eje = 0. Devoluciones: estadísticas de los … Continue reading «función sciPy stats.describe() | Python»
Requisitos previos: Mathplotlib , Scipy Algunas de las tareas más comunes en el procesamiento de imágenes son la visualización de imágenes, las manipulaciones básicas, el filtrado de imágenes y la segmentación de imágenes. En este artículo, usaremos un módulo SciPy «ndimage.rotate()» para rotar. El submódulo SciPy ndimage está dedicado al procesamiento de imágenes. Aquí, ndimage significa … Continue reading «Rotar una imagen usando ndimage.rotate Scipy»
La función scipy.stats.bayes_mvs(arr, alpha) calcula la media, la varianza y la desviación estándar en el intervalo de confianza bayesiano dado. Parámetros: arr: [array_like] Los datos de entrada pueden ser multidimensionales, pero se aplanarán antes de su uso. alfa: probabilidad de que el intervalo de confianza devuelto contenga el parámetro verdadero. Resultados: media, varianza y desviación … Continue reading «función sciPy stats.bayes_mvs() | Python»