科学计算-Numpy

将图片批量导入PPT

然后自动将文件夹下的JPG图片按编号顺序写入PPT文件，最后保存：importosimportpptxfrompptx.utilimportInchespath=os.getcwd()os.chdir(path+'\\Numpy_PPT
数字化信息化智能化解决方案·2024-01-29 15:18

cupy，一个神奇的 python 库

今天给大家分享一个神奇的python库，cupyhttps://github.com/cupy/cupyCuPy是一个与NumPy和SciPy数组兼容的Python库，专为GPU加速计算而设计。
小敢摘葡萄·2024-01-29 14:32

简单安装cupy

Numpy已经成为Python社区的礼物。它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。
爱听许嵩歌·2024-01-29 14:32

安装cupy模块，以及安装cupy模块出现的问题

CuPy是一个借助CUDAGPU库在英伟达GPU上实现Numpy数组的库。基于Numpy数组的实现，GPU自身具有的多个CUDA核心可以促成更好的并行加速。
追天一方·2024-01-29 14:31

numpy加速--＞cupy 安装

错误做法：pipinstallcupy直接安装往往会报错的，最后出现安装不成功提示。正确做法：1.在以上错误信息中可以直接看到自己的cuda版本，例如我的是cuda9.02.pipinstallcupy-cuda903.安装成功
smiling0927·2024-01-29 14:31

numpy求某一数值范围条件下的数组均值

importnumpyasnpdefmin_max_mean(temp,minValue=np.inf,maxValue=np.nan):temp=np.where((minValue
qq_43402182·2024-01-29 14:30

numpy实现随机漫步

随机漫步RandomWalk随机漫步是一种数学统计模型，它由一连串轨迹所组成，其中每一次都是随机的，它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人乱步所形成的随机记录。在这里用一种简单的模式来实现，从0开始，步进为1或者-1，两种步进的发生的概率相等。1、用random模块实现importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltposition=0walk=[position
小书同学·2024-01-29 14:12

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt
不知迷踪·2024-01-29 12:07

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv
不知迷踪·2024-01-29 12:01

[Python] numpy - 如何对数组进行降维或者升维

什么是数组升维？数组升维是指将原本低维数组转换为更高维的数组的操作。在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的连续内存空间。升维操作可以通过添加额外的维度来增加数组的维数。举个例子，将一个一维数组升维为二维数组可以使用reshape函数或者使用嵌套列表的方式表示。假设有一个一维数组[1,2,3,4,5]，升维为二维数组可以表示为[[1,2,3,4,5]]。升维的目的可以是为了更好地符合计算需求，例
老狼IT工作室·2024-01-29 12:29

【深度学习】马尔科夫链

二、模型的创立条件importnumpyasnpdefmarkov():init_
weixin_40293999·2024-01-29 12:52

机器学习（课程梳理）及安装环境和Jupyter notebook

环境如何搭建Jupyternotebook如何下载一、机器学习科学数据库机器学习首先是要进入一个科学计算库，这些库全部都是和我们人工智能息息相关的东西，进入了库之后才能去完成后续的一系列操作。
ByteSage.·2024-01-29 12:52

Jupyter notebook基本使用

熟练使用Jupyternotebook1JupyterNotebook介绍jUPYTER项目是一个非盈利的开源项目，源于2014年的ipython项目，因为它逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算
ByteSage.·2024-01-29 12:52

【数据分析】numpy基础第一天

文章目录前言本文代码：使用jupyternotebook打开本文的代码操作示例步骤1.打开AnacondaPowershellPrompt步骤2.复制代码文件地址步骤3.在AnacondaPowershellPrompt中打开jupyternotebook步骤3.5.解决一个可能的问题步骤4.在浏览器中查看ipynb文件步骤5.运行代码首先，选中要运行的代码格重新运行文件中的所有代码1.安装Num
扣柚·2024-01-29 10:00

【数据分析】numpy基础第二天

文章目录前言数组的形状变换reshape的基本介绍使用reshapereshape([10,1])运行结果reshape自动判断形状reshape([-1,1])运行结果合并数组使用vstack和hstackvstack和hstack的运行结果使用concatenateconcatenate运行结果分割数组array_split运行结果数组的条件筛选条件筛选运行结果前言本文包含数组的形状变换，数组
扣柚·2024-01-29 10:00

【数据分析】numpy基础第三天

本文代码链接提取码：1024第1部分：基础数学计算使用NumPy进行基本的数学运算是十分直观和简单的。下面我们将展示一些基本的加、减、乘、除运算。
扣柚·2024-01-29 10:30

数据分析之Numpy基础

Numpy是个较大的知识块，细讲三天三夜都不一定说的完。这里我会简单罗列出一些基础的知识点，并配上相应的例子以供大家理解。
YanBee_·2024-01-29 10:29

【数据分析】numpy基础第四天

文章目录1.前天教程与巩固1.1.第一天1.2.第二天1.3.第三天2.问题解析2.1.第一天1.如何创建Numpy数组2.如何获取第3个元素3.如何获取包含第1、2、3行的切片2.2.第二天4.如何将一个有
扣柚·2024-01-29 10:24

【数据分析】numpy基础第五天

文章目录前言Z-Score标准化Z-Score应用示例Min-Max归一化Min-Max应用示例总结前言第五天是我们的numpy学习计划中的最后一天。
扣柚·2024-01-29 10:24

matplotlibmatplotlib 数据可视化分析

matplotlib数据可视化分析#matplotlib数据可视化分析frommatplotlibimportpylabimportnumpy#下面2行定义X轴，Y轴x=[1,2,3,4,8]y=[1,2,3,4,8
沫明·2024-01-29 10:50

python opencv创建图像_OpenCV3-Python基本图像操作

1.导入调用的模块：importnumpyasnpimportcv2importos注意：此处的cv2并不是针对OpenCV2.x.x版本的，而是该
weixin_40005437·2024-01-29 10:47

TensorFlow2实战-系列教程9：TFRecords数据源制作2

JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传5、图像数据处理实例5.1读数据importosimportglobfromdatetimeimportdatetimeimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmat
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

模型复杂度分析和mmlab实验测试

它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
zwhdldz·2024-01-29 09:02

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-01-29 08:26

利用“bert模型”预测英语“完形填空”答案

这不是正好用来解答英语完形填空作业吗，因此有了以下代码：首先我们导入会用到的库啊，pytorch_pretrained_bert这个库我是第一次用啊，需要去pipinstall或者condainstall：importnumpyasnpimporttorchfrompytorch_pretrained_bertimportBertTokenizer
野生的野蛮人·2024-01-29 08:41

瑞利衰落信道仿真（Python）

ChatGPT答案：importnumpyasnpdefgenerate_rayleigh_channel(num_samples):#生成实部和虚部，均为高斯分布N(0,1/2)real_part=np.random.normal
还有你Y·2024-01-29 08:09

pytorch交换数组元素坑

本文兼测几种交换情况：两个python变量list两个元素numpy数组两个元素pytorch数组两个元素importnumpyasnpimporttorchprint("\tvar")a,b=1,2print
HackerTom·2024-01-29 08:36

【机器学习】二分类模型评估方法大全

一、模型搭建导入包、全局设置importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams
模拟IC和AI的Learner·2024-01-29 08:28

Python在无人机器人

强大的科学计算库：Python拥有众多强大的科学计算库，例如NumPy、SciPy和Pandas等，这些库提供了处理无人机器人所需要的复杂计算和数据分析功能。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-29 08:16

ubuntu20.04 vscode上python程序无法导入numpy和cv2

解决办法：1.通过piplist检查是否已经安装了numpy和python-opencv,未安装是无法使用的，使用sudoapt-getinstallnumpy可以安装2.已经安装了numpy，则打开设置
葳蕤(Yzl)·2024-01-29 08:16

Vscode:Import “numpy“ could not be resolvedPylancere（portMissingImports）

ctrl+shift+p查看分析原因二：可能插件没有安装，piplist查看下确实没有插件，怎么办，安装下吧原来是打算从官网上下载我这python3.7.8版本的numpy,打开官网numpy·PyPI
楠奕·2024-01-29 08:15

Python - Vscode显示无法调用相关库(无法解析导入x) Mac版

无法解析导入“numpy”解决办法：很可能是由于之前已经安装了anaconda，库已经安装在anaconda的编译器里，但是后来安装vscode又重新下载了新的编译器，因此选择正确的编译器编译即可。
WuuBoyang·2024-01-29 08:14

python定义一个1xn矩阵_Python实现的矩阵类实例

分享给大家供大家参考，具体如下：科学计算离不开矩阵的运算。当然，python已经有非常好的现成的库：我写这个矩阵类，并不是打算重新造一个轮子，只是作为一个练习，记录在此。
weixin_39708708·2024-01-29 06:46

数字图像处理（实践篇）三十二 OpenCV-Python比较两张图片的差异

一方案①导入依赖库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Jackilina_Stone·2024-01-29 06:34

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归
捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

Python（一）—— 初识&基础数据类型

云计算最火的语言，典型应用OpenStackWEB开发：众多优秀的WEB框架，典型WEB框架有Django；众多大型网站均为Python开发，Youtube、Dropbox、豆瓣等科学运算、人工智能：典型库NumPy
GDYuLuo·2024-01-29 05:37

图像膨胀腐蚀——opencv

常用numpy去设置，np.ones((m,n),np.uint8)表示指定m*n的卷积核；图像的腐蚀，cv2.erode(二值化图像,卷积核,迭代次数)代码处理过程：importcv2importnumpyasnp
snowpigppp·2024-01-29 03:18

Python报错TypeError: cannot concatenate object of type ‘＜class ‘numpy.ndarray‘＞‘解决方法

目录错误场景解决方法错误场景使用pandas库的append方法，将numpy.ndarray类型的数据追加到dataframe中的时候报错：TypeError:cannotconcatenateobjectoftype
rebecca_111111·2024-01-29 00:40

IT老王：Python基础之高级变量类型

高级变量类型目标列表元组字典字符串公共方法变量高级知识点回顾Python中数据类型可以分为数字型和非数字型数字型整型(int)浮点型（float）布尔型（bool）真True非0数——非零即真假False0复数型(complex)主要用于科学计算
IT老王Hua_TZ·2024-01-29 00:57

Python可视化学习-4条形图

4.1默认条形图4.1.1代码#导入相关库importnumpyasnp#导入numpy库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib的绘图模块#准备相关数据name
Py小趴·2024-01-28 23:03

Python绘图-5直方图

5.1绘制默认直方图5.1.1绘图代码#导入相关库importnumpyasnp#导入nump
Py小趴·2024-01-28 23:03

Python错题集-问题2：invalid escape sequence（无效的转义序列）

2代码详情：#导入相关库importnumpyasnp#导入nump
Py小趴·2024-01-28 23:31

1章 TensorFlow

Google开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习TensorFlow不仅只是使用于机器学习，甚至更高层的神经网络的构建。TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式，让张量在图中流动。
啊哈JC熙·2024-01-28 22:01

[python] 使用 scipy 的 griddata 曲面插值

Python来说，我们可以使用scipy中的griddata也可以实现；1.使用的实现函数：meshgrid网格坐标的一维数组griddatascipy中的插值函数，插值得到N维坐标2.测试代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplo
comedate·2024-01-28 21:24

python 将 Numpy 数组保存为图像 - imagio

1.将Numpy数组保存为图像2.老版本的代码：importscipy.miscscipy.misc.imsave('outfile.jpg',image_array)3.错误信息解决：DeprecationWarning
comedate·2024-01-28 21:52

python 读取 Raw文件 生成 Numpy 数组

一般情况下，有python的三方库的软件，可以读RGB二进制的Raw数据，生成Numpy数据。比如说OpenCV之类的。但是，我们也可以使用python的裸代码，得到Numpy。
comedate·2024-01-28 21:21

运算库之numpy(矩阵运算)

矩阵的加减法要求：相互计算的矩阵之间的shape相同。方法一：ndaray相加减方法二：matrix类型数据转换，然后相加减矩阵的乘法要求：相互计算的矩阵之间存在要求及A*B，则A的shape为（m，n），B的shape为（n，l）方法一：ndarray计算采用点乘方法np.dot()方法二：matrix可以直接使用“*”矩阵的转置行变成列，列称为行ndarray的T方法矩阵的逆运算方阵的可逆阵n
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:57

获取UR5机械臂TCP坐标时报错 struct.error: unpack requires a buffer of 48 byte

6d’,data[444:492])struct.error:unpackrequiresabufferof48bytes”importnumpyasnpimportsocketimporttimeimportstructimportutilimportrtdefromtimeimportslee
weixin_44834086·2024-01-28 16:03

目标检测系列5——Faster R-CNN2（代码实现）

参考黑马程序员教程(1)train.py#trainimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdetection.datasetsimportcoco
晓码bigdata·2024-01-28 16:19

模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差

文章目录1.模型误差2.观测误差3.截断误差(或称方法误差)4.舍入误差参考文献  用计算机来解决科学计算问题的过程中，主要需考虑四种误差：模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差。
Marc Pony·2024-01-28 15:52
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