在按行方式应用阈值时,阈值值相对于行的标准偏差进行定义。例如,如果阈值值为2,则如果行的标准偏差为1,则阈值值将被设置为2。下面是一个示例代码,它会将阈值应用于每一行数据,并返回符合条件的数据。
import numpy as np
def rowwise_threshold(data, threshold):
"""
data: 输入的矩阵数据
threshold:和行的标准差相乘的阈值
"""
row_std = np.std(data, axis=1) # 求每行的标准差
row_mean = np.mean(data, axis=1) # 求每行的均值
row_threshold = row_std * threshold # 根据阈值计算每行的阈值
above_threshold = np.where(data >= row_mean + row_threshold)[0] # 大于阈值的所有元素的索引
return above_threshold
该函数返回的是符合条件的数据的索引,可以根据需要进一步操作。
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