scipy.ndimage.

Varianz#

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

Berechnet die Varianz der Werte eines N-dimensionalen Bildarrays, optional in bestimmten Teilbereichen.

Parameter:

inputarray_like: Zu verarbeitende Nd-Bilddaten.
labelsarray_like, optional: Labels, die Teilbereiche in input definieren. Wenn nicht None, müssen sie die gleiche Form wie input haben.
indexint oder Sequenz von ints, optional: labels, die in die Ausgabe aufgenommen werden sollen. Wenn None (Standard), werden alle Werte verwendet, bei denen labels ungleich Null ist.

Rückgabe:

variancefloat oder ndarray: Werte der Varianz, für jeden Teilbereich, wenn labels und index angegeben sind.

Siehe auch

label, standard_deviation, maximum, minimum, extrema

Beispiele

>>> 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

Zu verarbeitende Merkmale können mit labels und index angegeben werden.

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

Wenn kein Index angegeben ist, werden alle Nicht-Null-labels verarbeitet.

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