python分段函數快速,分段函數的python語句

python3.8.5shell怎么分段函數運算

這里的最好的分段輸入的運算可以通過計算模式來完成虛擬手段

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python兩個變量的分段函數怎么打出來

jumpython分段函在python中可以進行不同函數的驗算應用，同學們只需要好好地了解學習，就能夠非常熟練的應用python中的各種功能。那今天讓我們來看一看python如何去做一個分段函數呢?1.首先同學們需要打開python，想好去做分段函數的第一步，就是需要打開一個空白的編輯器，打開了空白的編輯器，同學們才能夠更好地去進行操作。⒉.然后在空白的編輯器文件上編寫程序，以x為未知數，進行各種操作之后，記得一定要方便計算平方和開方，在最后也要寫好表達式，同學們一定要記錄好結果。這樣分段函數的程序就做好了，同學們可以利用這個程序進行簡單的計算。3.之后同學們可以再打開這個程序，輸入一些數字，最后在下面可以看到最終的結果。看到其中的過程就是分段函數計算的過程。在進行的過程中，只要操作沒有問題，那么結果和過程就是沒有問題的。本題目要求根據以下分段函數的定義，計算輸入的x對應的y值，輸出結果保留兩位小數；如果輸入的x是非數值型數據，輸出'Input Error'。注意：使用math庫輸入格式:在一行中輸入x的值。輸出格式:按“f(x) = result”的格式輸出，其中x與result都保留兩位小數，注意'='兩邊有空格。如果輸入的x是非數值型數據，輸出：Input Error執行代碼如下：try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")

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jumpython分段函

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jumpython分段函

在python中可以進行不同函數的驗算應用，同學們只需要好好地了解學習，就能夠非常熟練的應用python中的各種功能。那今天讓我們來看一看python如何去做一個分段函數呢?

1.首先同學們需要打開python，想好去做分段函數的第一步，就是需要打開一個空白的編輯器，打開了空白的編輯器，同學們才能夠更好地去進行操作。

⒉.然后在空白的編輯器文件上編寫程序，以x為未知數，進行各種操作之后，記得一定要方便計算平方和開方，在最后也要寫好表達式，同學們一定要記錄好結果。這樣分段函數的程序就做好了，同學們可以利用這個程序進行簡單的計算。

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3.之后同學們可以再打開這個程序，輸入一些數字，最后在下面可以看到最終的結果。看到其中的過程就是分段函數計算的過程。在進行的過程中，只要操作沒有問題，那么結果和過程就是沒有問題的。

本題目要求根據以下分段函數的定義，計算輸入的x對應的y值，輸出結果保留兩位小數；如果輸入的x是非數值型數據，輸出'Input Error'。注意：使用math庫

輸入格式:

數字圖像處理Python實現圖像灰度變換、直方圖均衡、均值濾波

import CV2

import copy

import numpy as np

import random

使用的是pycharm

因為最近看了《銀翼殺手2049》，里面Joi實在是太好看了所以原圖像就用Joi了

要求是灰度圖像，所以第一步先把圖像轉化成灰度圖像

# 讀入原始圖像

img = CV2.imread('joi.jpg')

# 灰度化處理

gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)

CV2.imwrite('img.png', gray)

第一個任務是利用分段函數增強灰度對比，我自己隨便寫了個函數大致是這樣的

def chng(a):

if a 255/3:

b = a/2

elif a 255/3*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)

下一步是直方圖均衡化

# 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)

在實現濾波之前先添加高斯噪聲和椒鹽噪聲（代碼來源于網絡）

不知道這個椒鹽噪聲的名字是誰起的感覺隔壁小孩都饞哭了

用到了random.gauss()

percentage是噪聲占比

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

elif NoiseImg[randX, randY]255:

NoiseImg[randX, randY]=255

return NoiseImg

def PepperandSalt(src,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)

if random.randint(0,1)=0.5:

NoiseImg[randX,randY]=0

else:

NoiseImg[randX,randY]=255

return NoiseImg

covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)

CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)

covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)

CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)

下面開始均值濾波和中值濾波了

就以n x n為例，均值濾波就是用這n x n個像素點灰度值的平均值代替中心點，而中值就是中位數代替中心點，邊界點周圍補0；前兩個函數的作用是算出這個點的灰度值，后兩個是對整張圖片進行

#均值濾波模板

def mean_filter(x, y, step, img):

sum_s = 0

for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):

for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):

if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]

or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:

sum_s += 0

else:

sum_s += img[k][m] / (step*step)

return sum_s

#中值濾波模板

def median_filter(x, y, step, img):

sum_s=[]

for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):

for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):

if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]

or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:

sum_s.append(0)

else:

sum_s.append(img[k][m])

sum_s.sort()

return sum_s[(int(step*step/2)+1)]

def median_filter_go(img, n):

img1 = copy.deepcopy(img)

for i in range(img.shape[0]):

for j in range(img.shape[1]):

img1[i][j] = median_filter(i, j, n, img)

return img1

def mean_filter_go(img, n):

img1 = copy.deepcopy(img)

for i in range(img.shape[0]):

for j in range(img.shape[1]):

img1[i][j] = mean_filter(i, j, n, img)

return img1

完整main代碼如下：

if __name__ == "__main__":

# 讀入原始圖像

img = CV2.imread('joi.jpg')

# 灰度化處理

gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)

CV2.imwrite('img.png', gray)

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)

covereq = hist_equal(cover)

CV2.imwrite('covereq.png', covereq)

covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)

CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)

covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)

CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)

meanimg3 = mean_filter_go(covereqps, 3)

CV2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)

meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)

CV2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)

meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)

CV2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)

medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)

CV2.imwrite('medimg3.png', medimg3)

medimg5 = median_filter_go(covereqg, 5)

CV2.imwrite('medimg5.png', medimg5)

medimg7 = median_filter_go(covereqg, 7)

CV2.imwrite('medimg7.png', medimg7)

medimg4 = median_filter_go(covereqps, 7)

CV2.imwrite('medimg4.png', medimg4)

用Python 求f(x)的分段函數,為什么不能用f(x)

了解下什么是函數哈

你可以直接寫

def f(x):

if x 5:

return x

if 1 x = 5:

return x + 1

if -3 x = 1:

return 0.5 * x + 1

return x - 1

# 以下為輸入和調用

x = int(inpit())

res = f(x)

print(res)

python編程這個怎么弄？

分段函數的代碼用python實現如下：

x=eval(input('輸入x的值:'))

if x!=0:

y=1/(2*x-1)

else:

y=0

print(y)

這個程序用python怎么寫？

x = int(input('請輸入x的值:'))

if x5:

print('y =',x+5)

elif? 5 = x 10:

print('y =',x*2)

elif x = 10:

print('y =',x**3)

本文題目：python分段函數快速,分段函數的python語句
文章出自：http://m.kartarina.com/article28/hdddjp.html

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