sciPy stats.signaltonoise()函数| Python
原文:https://www.geesforgeks.org/scipy-stats-signal tonoise-function-python/
scipy . stats . signal tonoise(arr，axis=0，ddof=0) 函数计算输入数据的信噪比。
其公式:
参数: arr:【array _ like】输入具有计算信噪比元素的数组或对象 轴:计算平均值的轴。默认情况下，轴= 0。 ddof : 标准差的自由度修正。
结果:均值与标准差之比，即信噪比。
代码#1: 工作
# stats.signaltonoise() method
import numpy as np
from scipy import stats
arr1 = [[20, 2, 7, 1, 34],
[50, 12, 12, 34, 4]]
arr2 = [50, 12, 12, 34, 4]
print ("\narr1 : ", arr1)
print ("\narr2 : ", arr2)
print ("\nsignaltonoise ratio for arr1 : ",
stats.signaltonoise(arr1, axis = 0, ddof = 0))
print ("\nsignaltonoise ratio for arr1 : ",
stats.signaltonoise(arr1, axis = 1, ddof = 0))
print ("\nsignaltonoise ratio for arr1 : ",
stats.signaltonoise(arr2, axis = 0, ddof = 0))
输出:
arr1 : [[20，2，7，1，34]，[50，12，12，34，4]]
arr2 : [50，12，12，34，4]
arr1 的信噪比:[2.33333333 1.4 3.8 1.06060606 1.26666667]
arr1 的信号噪声比:[1.01779811]1.3142934
arr2 的信号噪声比:1 58860 . 88888888861
代码#2 : 如何实现
def signaltonoise(a, axis, ddof):
a = np.asanyarray(a)
m = a.mean(axis)
sd = a.std(axis = axis, ddof = ddof)
return np.where(sd == 0, 0, m / sd)
print ("\nsignaltonoise ratio for arr1 : ",
signaltonoise(arr1, axis = 0, ddof = 0))
print ("\nsignaltonoise ratio for arr1 : ",
signaltonoise(arr1, axis = 1, ddof = 0))
print ("\nsignaltonoise ratio for arr2 : ",
signaltonoise(arr2, axis = 0, ddof = 0))
输出:
arr1 的信噪比:[2.33333333 1.4 3.8 1.06060606 1.26666667]
arr1 的信号噪声比:[1.01779811]1.3142934
arr2 的信号噪声比:1 58860 . 88888888861
