科学计算-Numpy

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9
sirius12345123·2025-02-05 07:45

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.1 NumPy图像大小调整实战

3.1NumPy图像大小调整实战目录NumPy图像大小调整实战图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术代码实现：详细原理和源码注释实际应用案例：图像缩放在机器学习中的应用目录图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用
精通代码大仙·2025-02-05 06:36

dataframe新增方式

一、新增列的三种方法1.准备数据引入需用的包，并新建DataFrame例子in[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpin[2]:data=pd.DataFrame(np.array
Alex_b_fpiety·2025-02-05 05:04

使用python跨平台录屏【基于OpenCV和pyautogui】

importcv2importpyautoguiimportnumpyasnpimporttimeimportdatetimeimportthreadingdefscreen_record():start_time
weixin_47883381·2025-02-05 04:26

基于python使用OpenCV和MediaPipe通过人体姿态检测实现对标准的仰卧起坐数量的计量(一）

项目中主要运用到的库1.OpenCV2.MediaPipe3.math4.Numpy项目总流程用户准备仰卧起坐的时候，可以打开摄像头对准自己（本报告为方便呈现，将导入外部有关仰卧起坐的视频体现监测过程，
Komorebi_777·2025-02-05 03:21

TOPSIS法

importnumpyasnpimportpandasaspddeftopsis(file_path,weights,criteria):data=pd.read_excel(file_path)matrix
鸭梨大大大·2025-02-04 23:19

数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用

在现代科学计算和数据分析领域，数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具：Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）。
·2025-02-04 22:40

python excel pandas openpyxl_Python错误集锦：在pandas中用to_excel()写xlsx文件提示：ModuleNotFoundError: No module ...

错误提示：在pandas中用to_excel()写xlsx文件时提示：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘openpyxl’：importnumpyasnpimportpandasaspdarr
weixin_39941620·2025-02-04 21:04

lstm部分代码解释1.0

这段代码是使用Python中的Pandas和NumPy库对数据进行读取和处理的操作。
yuyuyue249·2025-02-04 20:56

基于Opencv读取静态QR码信息并进行窗口展示

源码在我的资源，已封装好函数1.引入所需库importcv2importnumpyasnpfrompyzbar.pyzbarimportdecodeimporttkinterastkcv2:OpenCV
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2
Luzem0319·2025-02-04 19:22

pytorch中深度拷贝_PyTorch中的拷贝与就地操作详解

前言PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理，然后再转为Tensor，但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址，这关系到整个网络的更新。
weixin_39906130·2025-02-04 19:51

建筑兔零基础自学python记录10|散点图进阶/scatter plot 2

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.cbookascbookpric
阿克兔·2025-02-04 19:50

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2]
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换：从时域到频域的算法实现

2.20傅里叶变换：从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换：从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换（FourierTransform，FT）是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，而快速傅里叶变换（Fast
精通代码大仙·2025-02-04 13:37

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。
辞落山·2025-02-04 10:40

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset
Z211613347·2025-02-04 07:40

TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)问题处理

问题描述：更换设备后重新搭建的anaconda环境，装好numpy、pytorch后运行相关代码，出现该错误。原因：numpy版本有问题。
天籁忍者·2025-02-04 05:58

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5
Z211613347·2025-02-04 04:21

矩阵方程组求解——Markov过程

"""pi*p=pipi>=0pi1+pi2=1求解pi"""importnumpyasnpfromfractionsimportFraction#定义转移矩阵PP=np.array([[1/2,1/2
kaka_R-Py·2025-02-03 23:43

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat
kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

【机器学习BDT】python代码实现(下)

实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy
mcoc132·2025-02-03 22:05

如何在OpenCV Python中对图像执行位异或操作？

图像表示为3维numpy数组。图像的像素值使用8位无符号整数（uint8）存储，范围为“0到255”。对两个图像执行位异或运算是在相应图像的像素值的二进制表示上执行的。
勤奋的可乐·2025-02-03 22:34

用python绘制kde模型

以下是使用Python绘制核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）模型的完整示例代码和说明：方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns
若木胡·2025-02-03 20:13

tensorflow和python不兼容_tensorflow与numpy的版本兼容性问题的解决

tensorflow与numpy的版本兼容性问题的解决,版本,站长站,错误,文章,较高tensorflow与numpy的版本兼容性问题的解决易采站长站，站长之家为您整理了tensorflow与numpy
li旭旭·2025-02-03 17:19

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples
Luzem0319·2025-02-03 17:15

解决 ValueError: numpy.dtype size changed,may indicate binary incompatibility.

省流：重新安装所有相关的依赖库pipuninstallnumpyscipypandaspipinstallnumpyscipypandas解决过程：运行我的train.py文件后有以下报错ValueError
Hence-zwh·2025-02-03 17:14

python矩阵教程_numpy教程：矩阵matrix及其运算

numpy矩阵简介NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array)，都可以用于处理行列表示的数字元素。
weixin_39658474·2025-02-03 16:42

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X
恰人陈·2025-02-03 14:56

TensorFlow：tensorflow.keras.Model.fit（）报错： TypeError: Failed to convert elements of xxx

代码如下：importtensorflowastffromutilzimport*importnumpyasnpacoustic=load_features('C:/Test/MSADatasets/data
向小凯同学学习·2025-02-03 12:45

完美解决TypeError: Unable to convert function return value to a Python type! The signature was () -＞

从报错信息来看，这个问题主要是由于TensorFlow与NumPy版本不兼容引起的。
小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:10

python numpy 生成矩阵_详解：python numpy矩阵的创建与数据类型！(含实例方法）

前言：今天为大家带来的内容是，详解：pythonnumpy矩阵的创建与数据类型！(含案例方法）本文里面的案例和代码具有不错的参考意义，希望能够在此对各位有所帮助！
weixin_39836751·2025-02-03 11:00

Python安装netCDF4

安装numpy超过2.0报错
什么时候能够成为程序猿·2025-02-03 11:30

电力系统可靠性评估 MATLAB 仿真

MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地实现电力系统可靠性评估的仿真分析。2.应用场景电力系统规划:评估不同规划方案的可靠性，选择最优方案。电力系统设计
鱼弦·2025-02-03 11:56

OpenCV图像距离检测

代码实现：importcv2importnumpyasnpdefcalculate_distance(p1,p2,focal_length,known_width):"""计算两点之间的实际距离:paramp1
yzx991013·2025-02-03 10:53

用Python写一个ai agent采集，分析，预测工厂生产计划

为了实现一个AI代理，我们需要使用Python的一些库，如pandas，numpy和scikit-learn。以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。
朗韶智光·2025-02-03 09:17

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

tf.Keras (tf-1.15)使用记录4-model.fit方法及其callbacks参数

可以是NumPy数组、TensorFlowtf.data.Dataset、Python生成器或keras.utils.Sequence实例。y:训练数
普通攻击往后拉·2025-02-03 07:32

基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序

```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers
ydlhnust·2025-02-03 07:27

python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...

#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步：加载
谭俊云·2025-02-03 03:26

pandas ---- pd.DataFrame基本用法

2DataFrame的维度一、DataFrame的创建---pd.DataFrame(data，index=None，columns=None)1字典创建DataFrame(字典转Dataframe很常用)2用numpy
JU HE·2025-02-03 03:25

python 安装库报错 IOError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/tmp/pip-build-qxKbBk/numpy/setup.py‘

我的博客尝试在Ubuntu环境中安装python库时报错：$pipinstallnumpyCollectingnumpyDownloadinghttps://files.pythonhosted.org
一个人的Coding·2025-02-03 02:51

构建基于 Pygame 的高级流体仿真系统

流体仿真在计算机图形学、游戏开发和科学计算中扮演着重要角色。通过模拟流体的运动、扩散和相互作用，我们可以创建逼真的视觉效果，甚至用于研究真实世界的物理现象。
机器懒得学习·2025-02-03 01:05
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