Функция ArgStatistics
Функция ArgStatistics вычисляет аргументы статистики. Функция ArgStatistics применяет четыре метода: ArgMax, ArgMin, ArgMedian и Duration.
Примечания
В методе ArgStatistics всем каналам из каждого входного растра назначаются индексы канала по порядку, начиная с нуля, которые предварительно сортируются по индексу растров, как это показано в таблице ниже, а затем в соответствии с каналами, входящими в каждый растр. Например, если первый входной растр (входной индекс 0) имеет 2 канала: b11 и b12, а второй входной растр (входной индекс 1) имеет 4 канала: b21, b22, b23 и b24, индекс каналов будет выглядеть следующим образом:
Затем для каждого пиксела функция ArgMax возвращает Band index , для которого достигается максимальное Pixel value . Например, в следующей таблице максимальное значение пиксела равно 189, он хранится в Band b21, где band index равен 2. Таким образом, функция ArgMax вернет значение 2.
ArgMin – это аргумент минимума, который возвращает Band index , в котором значение пиксела достигает своего минимального значения. Например, в следующей таблице минимальное Pixel value равно 28, место хранения которого – Band b24, а Band index равен 5. Таким образом, функция Arg Min вернет значение 5.
Метод ArgMedian возвращает Band index , где заданное значение пиксела соответствует среднему значению для значений из всех каналов. Представьте значения всех каналов в виде массива. После сортировки массива в порядке возрастания, медиана – это значение, которое разделит пополам массив на меньшие и большие значения. Или, если массив отсортирован по возрастанию и имеет n значений, медиана – это значение i th , где:
i = ( (n-1) / 2 )Например, предыдущая таблица отсортирована по возрастанию значений пикселов, как это показано ниже. Медиана – 34, а значит ArgMedian вернет Band index 4.
4 крутых функции Numpy, которые я использую постоянно
В этой статье я хочу рассказать о нескольких функциях Numpy, которые я использую для анализа данных постоянно. Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но думаю, что инструменты, о которых пойдёт речь, пригодятся каждому без исключения.
Сталкиваясь с новой задачей, я раз за разом думал: «Это достаточно специфичная вещь, вряд ли для неё найдётся встроенная функция». В случае с Numpy, чаще я был неправ, чем прав.
Но давайте ближе к делу. Единственная строка импорта, которая нам нужна:
where()
Функция where() возвратит элементы, удовлетворяющие определённому условию. Посмотрим на примере.
Создадим список оценок (произвольных):
Теперь можно воспользоваться where(), чтобы найти оценки большие, скажем, чем 3:
Обратите внимание, что возвращаются индексы искомых элементов.
Но это, разумеется, ещё не всё, функция может принимать два опциональных параметра:
- первый заменит собой значения, удовлетворяющие условию
- второй сделает это для значений, условию не удовлетворяющих
Поскольку статья задумана краткой, на этом и остановимся.
argmin(), argmax(), argsort()
Функция argmin() возвращает индекс минимального значения. Для того же массива оценок, что мы использовали выше, результат будет:
argmax(), как вы наверняка догадались, делает прямо противоположное — возвращает индекс максимального элемента:
Последняя из троицы argsort() вернёт список индексов отсортированных элементов массива. Не забывайте про неё: вы столкнётесь с огромным количеством ситуаций, когда это нужно.
intersect1d()
Функция intersect1d() возвратит пересечение двух массивов, т.е. уникальные элементы, которые встречаются в обоих. В отличие от предыдущих примеров, она вернёт не индексы, а сами значения.
Создадим два массива:
Найдём общие элементы:
allclose()
Напоследок рассмотрим функцию allclose(). Она возвратит True, если элементы двух массивов равны в пределах допуска. Опять же, вы не представляете, как часто это нужно при работе с данными.
Объявим два массива, разница между соответствующими элементами которых не более 0.2:
Функция allclose() с допуском в 0.1 должна вернуть False:
Повысим допуск до 0.2, чтобы получить приблизительное равенство массивов:
Напутствие
Не счесть количество раз, когда я был (и есть) виноват в изобретении колеса. Часто мы думаем, что наша проблема уникальна, и никто не догадался создать инструмент для её решения. Иногда это правда, но часто чувствуешь себя последним идиотом, найдя удобную стандартную функцию взамен той, на создание которой уже потратил кучу времени.
Потратьте лучше немного этого времени на изучение возможностей популярных библиотек, ведь именно благодаря им библиотеки и стали популярны.
Meaning of “arg min”
Would someone be so kind to explain this to me: $$\pi_nk=\left\1&\textrmk=\arg\min_j\left\Vert\mathbf x_n-\mu_j\right\Vert^2\\0&\textrm\end\right..$$ Especially the $\arg\min$ part. (It’s from the $k$-means algorithm.)
150 9 9 bronze badges
asked Nov 2, 2012 at 16:16
Olivier_s_j Olivier_s_j
995 2 2 gold badges 9 9 silver badges 8 8 bronze badges
3 Answers 3
$\begingroup$
Define $\arg\min_x f(x)$ as the set of values of $x$ for which the minimum of $f(x)$ is attained, so it is the set of values where the function attains the minimum. Thus, $\arg\min_x f(x)$ is a subset of the domain of $f(x)$ .
For your example: $x_n$ is known and depends on $\pi_$ ; $k$ equals to the value of $j$ such that $\begin x_n-\mu_j \end^2$ attains a minimum among all values of $\mu_j$ and given $x_n$ .
Hopefully that helps.
479 2 2 silver badges 10 10 bronze badges
answered Nov 3, 2012 at 8:55
5,532 4 4 gold badges 36 36 silver badges 52 52 bronze badges
$\begingroup$ If you define arg min $f$ as the set of values where the function attains its minimum, then one should write $x\in $arg min $f$ whereas $x=$ arg min $f$ is not what most authors intend to say. $\endgroup$
Аргумент минимизации
Аргуме́нт минимиза́ции (argmin или arg min) — аргумент, при котором данное выражение достигает минимума.
Как сделать файтинг в роблокс студио