SNV 標準正態(tài)變換的python代碼

import scipy.io as scio import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdata=scio.loadmat("spectrums_class1.mat") # x條光譜，y個光譜通道 testdata=np.array(data["data"]) print(testdata)m=testdata.shape[0] n=testdata.shape[1] print(m,n)# #求標準差 data_std=np.std(testdata,axis=1) # 每條光譜的標準差#求平均值 data_average=np.mean(testdata,axis=1) # 每條光譜的平均值#SNV計算 data_snv=[[((testdata[i][j]-data_average[i])/data_std[i]) for j in range(n)] for i in range(m)] scio.savemat("spectrums_test.mat",{'data_snv':data_snv})testdata = np.transpose(testdata) plt.subplot(1,2,1) plt.plot(testdata) plt.subplot(1,2,2) plt.plot(data_snv) plt.show()

總結

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