科学计算-Numpy 第17页

【Opencv学习】03-读取图片信息

前言几乎所有这些操作与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密，因此熟练Numpy可以帮助我们写出性能更好的代码。Numpy是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。

R三哥哥啊·2024-02-01 00:46

关于numpy中数组维度[2,2,3]和[3,2,2]区别

np.ones([2,2,3])和np.ones([3,2,2])形状np.ones((2,2,3))如下所示，可以看出numpy对（2，2，3）解读是先2->2

yanghedada·2024-02-01 00:46

用遗传算法求解最值问题并可视化（python）

吉吉：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#找到函数f(x)在区间self.x_bounder上的最大值deff(x):returnnp.sin(x)+

Phoenix Studio·2024-01-31 23:10

python交互界面实例_Python数据可视化：使用pyqtgraph库轻松绘制股票K线图

引言pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库，相对于matplotlib库，由于其在内部实现方式上，使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView框架

weixin_39805180·2024-01-31 22:28

数据分析基础之《pandas（2）—基本数据操作》

)data#删除一些列，使数据简洁点data=data.drop(['ma5','ma10','ma20','v_ma5','v_ma10','v_ma20'],axis=1)data二、索引操作1、numpy

csj50·2024-01-31 22:29

[Python] Numpy中的各种操作（持续更新）

开个帖子记录一下我在使用numpy处理地球科学中的各种数组时使用到的各种函数。

Ytlu·2024-01-31 22:49

手把手教你安装Anaconda

其包含的科学包有：conda,numpy,scipy,ipythonnotebook等。

qfxietian·2024-01-31 21:24

银河麒麟服务器操作系统V10SP2安装和卸载Anaconda

文章目录Anaconda简介系统环境Anaconda安装Anaconda卸载Anaconda简介Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项

ShenSeKyun·2024-01-31 21:53

麒麟服务器V10 版本安装 Anaconda教程，也就是安装Python环境的教程（亲测有效）

目录1Anaconda是什么2安装1Anaconda是什么你可以理解为一个软件，和QQ一样的软件，你安装之后，里面就有naconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy

一写代码就开心·2024-01-31 21:52

《python神经网络编程》二

训练自己的神经网络首先定义一个神经网络：代码如下：importnumpyimportscipy.specialclassneuralNetwork:#类似于java的构造方法，所有方法都有一个self参数

sadamu0912·2024-01-31 20:54

版本匹配指南：Numpy版本和Python版本的对应关系

版本匹配指南：Numpy版本和Python版本的对应关系文章目录引言为什么版本匹配很重要？Numpy版本和Python版本的对应关系如何选择合适的版本？

高斯小哥·2024-01-31 20:07

部署运行ai智障写作记录【ChatRWKV】

2.安装一些pip库numpy、tokenizers、prompt_toolkit3.安装pytorch1.13.1+CUDA11.7二、运行记录1、下载代码2、下载训练参数3、编辑代码运行总结前言看到知乎一篇教程

lyk_dtf·2024-01-31 19:24

基于多种CNN模型在清华新闻语料分类效果上的对比

该实验项目目录如图：1、模型1.1.TextCNN#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

伪_装·2024-01-31 18:22

python.实战-聚类建模分析

##########################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库importnumpyasnp

chfing·2024-01-31 18:48

Python量化初学者入门必备，如何入门Python量化交易？

（文末送福利）从Python的角度看，数据层往下分解，要学习的模块主要有Pandas、Numpy、tushare、pandas_datareader以及一些爬虫库等。

python-程序员·2024-01-31 18:20

使用libtorch实现sobel算子进行边缘检测，python和c++实现

文章目录pythonpython结果cppc++结果pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimportnumpyasnpimportcv2classSobelEdgeDetector

吴天德少侠·2024-01-31 16:20

本地python部署onnx模型，使用c++通过http访问

requestfromgeventimportpywsgiimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmath

吴天德少侠·2024-01-31 16:48

基于Python的深度学习基础

深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签

程序媛了了·2024-01-31 15:35

Python数据清洗-——（1）选择子集，列名重命名；（2）缺失值处理；（3）数据转换(重复值等)；（4）异常值的处理

此时，我们应该用到列索引In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:

林丑丑@·2024-01-31 14:45

python 栅格数据裁剪

importosimportnumpyasnpimportrasteriofromrasterio.windowsimportWindowfromtqdmimporttqdmdefcrop_tif(image_path

舞舞舞70·2024-01-31 13:33

python中利用gdal.warp完成矢量裁剪栅格（遥感影像掩膜、shp裁剪tif、图像裁剪）

gdal库能够很方便的完成栅格数据的裁剪，代码如下：importnumpyasnpfromosgeoimportgdaldefextract_by_shp(in_shp_path,inputpath,outputpath

汤姆波利波·2024-01-31 13:29

Python||1. 使用LSTM模型进行乘客的数目预测；2.对文件rest-api-asr_python_audio_16k.m4a进行语音识别

1.使用LSTM模型进行乘客的数目预测数据集international-airline-passengers.csv（可以不在意精度和loss）importpandasaspdimportnumpyasnpfilename

小嘤嘤怪学·2024-01-31 12:13

python中去除循环-向量化-提高效率

提问我们有这样一个要求我们要把下面代码的循环给去除,但是不能影响我的结果importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4])b=np.array([5,6,7,8])z=0foriinrange

zhuyua·2024-01-31 11:08

python二维高斯热力图绘制简单的思路代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportgaussian_filterimportcv2#生成一个示例图像image_size

zhuyua·2024-01-31 11:32

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。

XD742971636·2024-01-31 11:03

Opencv——霍夫变换

,然后在右图中绘制出来经过这点可能的所有直线绘制经过某点的所有直线的示例代码如下,这个代码可以直接拷贝运行importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefdraw_line

除不掉的灰色·2024-01-31 10:15

基于backtrader的三均线策略（多参数自动调优和回测）

fromdatetimeimportdatetime,timedeltaimportbacktraderasbtimporttushareastsimportpandasaspdimporttalibastaimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmplfinanceasmpfimportpyfoli

飘逸高铁侠·2024-01-31 10:40

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

机器学习：Logistic回归（Python）

Logistic回归（二分类）logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作

importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

亦枫Leonlew·2024-01-31 07:12

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

不知迷踪·2024-01-31 05:26

5mini-batch（手动实现）

1源码涉及知识点numpy.random.permutation将一个向量的顺序随机打乱。

Rooooooooong·2024-01-31 05:21

3.1 数据结构和序列

虽然拓展库，比如Pandas和Numpy使处理大数据集很方便，但它们需要和Python的内置数据处理工具一同使用。

米小河123·2024-01-31 04:13

python学习笔记 | Python中的线程与进程简介

依靠Numpy并在CPU上运行。Numpy在某些情况下使用并行处理，而Pytorch的数据加载器也是如此，但我一次运行3-5个实验，每个实验都在做自己的增强。

CoXie的大数据世界·2024-01-31 04:25

labelsmoothing的理解

-8-*-"""Createdon2022/10/820:04@author:Janben"""importtorchimporttorch.nn.functionalasFunctionimportnumpyasnpdeflabalsmoothing

FY_2018·2024-01-31 02:36

《Numpy 简易速速上手小册》第10章：Numpy案例研究和实践技巧（2024 最新版）

文章目录10.1实际案例分析10.1.1基础知识10.1.2完整案例：天气数据分析10.1.3拓展案例1：股票价格分析10.1.4拓展案例2：信号处理10.2Numpy最佳实践10.2.1基础知识10.2.2

江帅帅·2024-01-31 01:13

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化9.2.3拓展案例1：特征降维9.2.4拓展案例2：独热编码9.3与机器学习库的集成9.3.1基础知识9.3.2完整案例：Scikit-learn集成9.3.3拓展案例1：TensorFlo

江帅帅·2024-01-31 01:12

Python Geoplotlib 可视化地理数据的综合指南

Geoplotlib建立在matplotlib和numpy之上。它旨在使创建地图和在其上绘制数据变得容易。Geoplotlib提供了一个简单的

丁丁猫 Codeye·2024-01-31 01:27

Python招聘岗位信息聚合系统源码(爬虫爬取、数据分析、可视化、互动等功能)

使用numpy、pandas分析数据，使用pyecharts做可视化，使用Flask进行web后台建设。数据通过csv、M

认真写程序的强哥·2024-01-31 01:27

Python——条形图正负不同色加表格

条形图，当差值大于0时设置一个颜色，反之另一种颜色，并添加表格importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerasmtickimportmatplotlib.tickerasticker

小平凡的记录·2024-01-31 00:47

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

对于Numpy中数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。

老狼IT工作室·2024-01-31 00:58

从字符编码的发展历史理解ANSI、GB2312、Unicode、UTF8和UTF16区别

一、ASCII码我们都知道计算机起源于美国，早期的计算机只是用于科学计算，但是在计算机迅速发展时，计算机被要求不仅仅能够进行数值计算，还要进行字符处理和表示。

张Da夫·2024-01-30 23:01

Jittor 深度学习框架入门（pytorch转换）、对比

中文网站：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/2.NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展。

竹篓有个天·2024-01-30 23:57

jittor 和torch 的yan 模型转换代码

cvfo_gpt/blob/master/jittor训练代码fromtqdmimporttqdmfromyanimportCvFoimportjittorimportpandasaspdimportnumpyasnpvoc

东方佑·2024-01-30 23:26

TFRecord实践

在工作中，需要在训练模型的过程中，读入大规模稀疏矩阵，因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标

钢镚儿_e134·2024-01-30 20:32

YOLOv5复现各种环境版本匹配史上最全版本（涉及显卡\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等）

序言本文目标：本文所总结的版本适配涉及显卡版本\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等，这些模块之间互相都有联系，最好先用小本本记下来

爱学习的代码晴·2024-01-30 20:22

《Numpy 简易速速上手小册》第8章：Numpy 和 SciPy 的交互（2024 最新版）

文章目录8.1Numpy与SciPy的关系8.1.1基础知识8.1.2完整案例：解决线性代数问题8.1.3拓展案例1：数据插值8.1.4拓展案例2：优化问题8.2使用SciPy进行科学计算8.2.1基础知识

江帅帅·2024-01-30 20:46

《Numpy 简易速速上手小册》第6章：Numpy 高级数组操作（2024 最新版）

文章目录6.1使用布尔索引和条件选取6.1.1基础知识6.1.2完整案例：筛选股市数据6.1.3拓展案例1：筛选健康数据6.1.4拓展案例2：筛选和替换6.2缺失数据和无效数据处理6.2.1基础知识6.2.2完整案例：气象数据处理6.2.3拓展案例1：金融数据清理6.2.4拓展案例2：处理含有无穷值的数据6.3数组的内存布局6.3.1基础知识6.3.2完整案例：分析数组内存布局6.3.3拓展案例1

江帅帅·2024-01-30 20:16

《Numpy 简易速速上手小册》第5章：Numpy高效计算与广播（2024 最新版）

文章目录5.1向量化计算5.1.1基础知识5.1.2完整案例：股票数据分析5.1.3拓展案例1：多维数组运算5.1.4拓展案例2：复杂函数的向量化应用5.2广播机制5.2.1基础知识5.2.2完整案例：二维数据与一维数据运算5.2.3拓展案例1：标准化二维数据5.2.4拓展案例2：多维度广播5.3性能优化技巧5.3.1基础知识5.3.2完整案例：大型数据集处理5.3.3拓展案例1：就地操作优化5.

江帅帅·2024-01-30 20:15

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