scipy.ndimage.variance¶

scipy.ndimage.variance(input, labels=None, index=None)[源代码]¶

计算N-D图像阵列的值的方差，可选地在指定子区域。

参数

inputarray_like: 要处理的ND图像数据。
labelsARRAY_LIKE，可选: 标签定义子区域 input 。如果不是无，则必须与相同的形状 input 。
index整型或整型序列，可选: labels 包括在输出中。如果为None(默认值)，则为以下位置的所有值 labels 是非零的，则使用。

退货

variance浮动或ndarray: 方差值，对于每个子区域，如果 labels 和 index 都是指定的。

参见

label, standard_deviation, maximum, minimum, extrema

示例

>>> 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

可使用指定要处理的要素 labels 和 index ：

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

如果未给出索引，则所有非零值 labels 已处理：

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

scipy.ndimage.sum_labels

scipy.ndimage.watershed_ift