使用numpy.random

Question

我在使用numpy.random.normal时遇到了一些麻烦。 在这个链接的底部（ http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html ），有一个显示标准偏差的图表。 我对此有点困惑，因为它看起来不像0.1,0.2,0.3等标准偏差。 它也看起来不像1,2或3个标准偏差。

我要做的是在特定的标准偏差下为图像添加噪点。 但是，我得到的结果实在是非常奇怪。 我的代码（在Python中）如下所示：

poisson = float((raw_input("Noise standard deviation: ")))
.
.
.
name = t+'PHOTO'+s+str(i)+'.fits'

    im = pf.open(name)
    isinstance(im,list)
    im0 = im[0]
    poissonNoise = np.random.normal(0,poisson/1000, im0.data.shape).astype(float)
    test = im0.data + poissonNoise
    im0.data = test
    stringee = 'NOISE'
    pf.writeto(stringee+str(poisson)+name, data=test, clobber=True, header=im0.header)
print poisson

如果您注意到，我将“泊松”除以1000以获得有意义的结果。 那么标准差的真正价值是什么，我该如何使用呢？ 我想做的就是能够输入1,2,3等标准偏差并产生很大的噪音。

Answer 1

看来你在混合各种东西。 关于问题中的讨论数字

X轴只是X值而不是 Standard Deviations 。 请记住，对于一个分布（此处为Normal ），只有一个单值标准偏差可以轻松计算， numpy.std 。

顺便说一下，你的代码不是安静的Python代码。 这是什么： isinstance(im,list) for？ 还要记住，缩进是Python的核心。