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python3.8.5shell怎么分段函数运算

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python两个变量的分段函数怎么打出来

jumpython分段函在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库输入格式:在一行中输入x的值。输出格式:按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留两位小数，注意'='两边有空格。如果输入的x是非数值型数据，输出：Input Error执行代码如下：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中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?

1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。

⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。

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3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。

本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库

输入格式:

数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波

import CV2

import copy

import numpy as np

import random

使用的是pycharm

因为最近看了《银翼杀手2049》，里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了

要求是灰度图像，所以第一步先把图像转化成灰度图像

# 读入原始图像

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

# 灰度化处理

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

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

第一个任务是利用分段函数增强灰度对比，我自己随便写了个函数大致是这样的

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)

下一步是直方图均衡化

# 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)

在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声（代码来源于网络）

不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了

用到了random.gauss()

percentage是噪声占比

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)

下面开始均值滤波和中值滤波了

就以n x n为例，均值滤波就是用这n x n个像素点灰度值的平均值代替中心点，而中值就是中位数代替中心点，边界点周围补0；前两个函数的作用是算出这个点的灰度值，后两个是对整张图片进行

#均值滤波模板

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

#中值滤波模板

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代码如下：

if __name__ == "__main__":

# 读入原始图像

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

# 灰度化处理

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)的分段函数,为什么不能用f(x)

了解下什么是函数哈

你可以直接写

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

# 以下为输入和调用

x = int(inpit())

res = f(x)

print(res)

python编程这个怎么弄？

分段函数的代码用python实现如下：

x=eval(input('输入x的值:'))

if x!=0:

y=1/(2*x-1)

else:

y=0

print(y)

这个程序用python怎么写？

x = int(input('请输入x的值:'))

if x5:

print('y =',x+5)

elif  5 = x 10:

print('y =',x*2)

elif x = 10:

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