Изображение: Случайная функция Пуассона Numpy lam < 0 Ошибка значения

Я начинаю с изображения и обрабатываю его. Один из его этапов заключается в добавлении к изображению распределения Пуассона. У меня есть функция, принимающая массив и возвращающая изображение распределения Пуассона. На самом деле, когда я запускаю массив изображений numpy через функцию numpy Poisson, я получаю следующую ошибку

File "mtrand.pyx", line 3994, in mtrand.RandomState.poisson
ValueError: lam < 0

Мой вопрос в том, что из-за моих данных возникает ошибка или что-то еще.

import numpy as np
def poisson(mean, shape=1): #mean is the image np array I want Poisson distribution on
        print(mean.shape,'this is the shape')
        np.savetxt('array.txt',mean,delimiter=',')
        return np.random.poisson(mean)

Вот массив np, сохраненный в файле array.txt. Любая помощь приветствуется. https://drive.google.com/file/d/1bxo49r4qmdaIwxZ7VGV9897TAVU1RIlW/view?usp=sharing

пожалуйста, проверьте return np.random.poisson(np.abs(mean))

Masoud 22.07.2019 09:55

@masoud, это сработало так, как ты сказал. Большое спасибо.

Harsh Nagarkar 22.07.2019 19:23
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
2
1 199
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Ваша ошибка связана с тем, что вы определили распределение Пуассона с отрицательным параметром лямбда (отрицательное среднее) где-то, что не имеет смысла.

Другие вопросы по теме