使用numpy.random

Question

我在使用numpy.random.normal時遇到了一些麻煩。 在這個鏈接的底部（ http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html ），有一個顯示標准偏差的圖表。 我對此有點困惑，因為它看起來不像0.1,0.2,0.3等標准偏差。 它也看起來不像1,2或3個標准偏差。

我要做的是在特定的標准偏差下為圖像添加噪點。 但是，我得到的結果實在是非常奇怪。 我的代碼（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，我將“泊松”除以1000以獲得有意義的結果。 那么標准差的真正價值是什么，我該如何使用呢？ 我想做的就是能夠輸入1,2,3等標准偏差並產生很大的噪音。

Answer 1

看來你在混合各種東西。 關於問題中的討論數字

X軸只是X值而不是 Standard Deviations 。 請記住，對於一個分布（此處為Normal ），只有一個單值標准偏差可以輕松計算， numpy.std 。

順便說一下，你的代碼不是安靜的Python代碼。 這是什么： isinstance(im,list) for？ 還要記住，縮進是Python的核心。