np.power

用python中的matplotlib绘制方程图像

1importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefmain():#设置x和y的坐标范围x=np.arange(-2,2,0.01)y=np.arange(-2,2,0.01)#转化为网格x,y=np.meshgrid(x,y)z=np.power
浅唱、·2020-07-12 21:50

python自带的sum()函数和numpy库中的sum()函数的区别

在学习《机器学习实战》一书的第十章时，对returnnp.sqrt(sum(np.power(vecA-vecB,2)))这样一条语句输出的结果老是不对，明明想要输出的是对两个列向量的差的平方求和后再开方
清风不识字12138·2020-07-11 17:12

Numpy API

mat降维np.linalg.norm(x,axis=1,keepdims=True):keepdim=True是防止出现shape为(3,)奇怪的秩为1的数组,如果axis=1,计算每一行的向量的模np.power
anmin1992·2020-07-11 02:43

np.newaxis和np.power

x1=range(6)>>>x1[0,1,2,3,4,5]>>>np.power(x1,3)array([0,1,8,27,64,125])>>>x2=[1.0,2.0,3.0,3.0,2.0,1.0]
努力学习机器学习·2020-07-10 00:34

python opencv-批量调整图片的曝光率

#--coding:utf-8--importcv2importnumpyasnpimportosdefgamma_trans(img,gamma):#gamma函数处理gamma_table=[np.power
Rothwale·2020-07-01 13:20

【深度学习】半监督学习入门：半监督K均值聚类python代码

utf-8-*-importnumpyasnpdefdistEclud(vecA,vecB):  '''  输入：向量A和B  输出：A和B间的欧式距离  '''  returnnp.sqrt(sum(np.power
CS青雀·2020-06-30 19:16

有关于python3.X.X中的power()函数的使用方法和细节

A,B)：求A的B次方，数学等价于A^B---其中A和B既可以是数字(标量),也可以是列表(向量)分三种情况：1.A、B都是数字(标量)时候，就是求A的B次方In[83]:a,b=3,4In[84]:np.power
模糊包·2020-06-30 02:24

Python 实现 距离公式 欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离

{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}(x1−x2)2+(y1−y2)2Python#计算欧氏距离defdistEclud(vecA,vecB):returnnp.sqrt(np.sum(np.power
Rp_·2020-06-29 02:45

matlplotlib根据函数画出图形

根据函数画出函数的轨迹importmatht=np.linspace(0,math.pi,1000)x=np.sin(t)y=np.cos(t)+np.power(x,2.0/5)plt.plot(x,
weixin_30426957·2020-06-27 19:07

【5】python-opencv3教程：图像平滑2（联合双边滤波平滑）

W):#计算空间距离权重模板r,c=np.mgrid[0:H:1,0:W:1]#构造三维表r-=int((H-1)/2)c-=int((W-1)/2)closeWeight=np.exp(-0.5*(np.power
Shaw_Road·2020-06-26 08:54

深度学习——学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减可以用以下代码实现decayed_learning_rate=learning_rate*np.power(decay_rate,(global_step/decay_steps)）decay_rate
TianHongZXY·2020-06-25 17:18

python之numpy.power()数组元素求n次方

>>>x1=range(6)>>>x1[0,1,2,3,4,5]>>>np.power(x1,3)array([0,1,8,27,64,12
jason_ql·2020-06-24 09:27

Python坐标轴操作及设置代码实例

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt02、示例数据x=np.linspace(-np.pi*2,np.pi*2)y1=np.sin(x)y2=np.power
·2020-06-22 08:05

用python画一个心

importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportanimationimportnumpyasnpimportmatht=np.linspace(0,math.pi,1000)x=np.sin(t)y=np.cos(t)+np.power
archerxy111·2020-06-21 12:52

图像处理（七）图像增强

增加灰度级的函数：1）伽马变换：伽马变换需要对灰度进行归一化img/255函数np.power(img/255,伽马系数0.4为例)系数越大越暗，超过1时会比原图暗，越小越亮，进行伽马变换后系数太小暗区会出现噪声
风痕依旧·2020-06-21 04:06

tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式

fakedatax=np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis]#shape(100,1)noise=np.random.normal(0,0.1,size=x.shape)y=np.power
·2020-05-26 11:40

\pythonista{matplotlib}{绘制函数图像}

绘制了函数的图像图片发自App代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpe=2.71828x=np.linspace(-0.89,9,1000)y=np.power
7300T·2020-03-06 04:21

基本KMeans和二分Kmeans的python实现

基本Kmeans算法importnumpyasnpimportrandomdefcalc_dist(vec1,vec2):"""计算两个向量的欧氏距离"""returnnp.sqrt(sum(np.power
yxwithu·2020-02-12 09:47

绘制X^X函数

pythonimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(x):y=np.ones_like(x)i=x>0y[i]=np.power
谈笑风生Smile·2020-02-10 09:47

使用matplotlib绘制3D函数图像

绘图用的模块2frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#绘制3D坐标的函数3importnumpyasnp456deffun(x,y):7returnnp.power(x,2)+np.power
JeCaven·2019-10-04 20:00

使用matplotlib绘制3D函数图像

绘图用的模块2frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#绘制3D坐标的函数3importnumpyasnp456deffun(x,y):7returnnp.power(x,2)+np.power
JeCaven·2019-10-04 20:00

keras 数据增强 opencv 方法

defgamma_transform(img,gamma):gamma_table=[np.power(x/255.0,gamma)*255.0forxinrange(256)]gamma
skyfengye·2019-09-08 16:10

python实现睡眠排序(sleep sort)

import_threadfromtimeimportsleepimportnumpyasnpitems=[2,4,10,2,1,7]#求平均值m=np.mean(items)#求数字位数length=len(str(m).split('.')[0])#计算等待时间的比例p=np.power
cchangcs·2018-11-14 21:45

Matplotlib

plot绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplotimportmathx=np.arange(0,5,0.01);y=((np.sin(x-2))**2)*np.power
ClusterCharge·2018-07-05 20:37

Matplotlib

plot绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplotimportmathx=np.arange(0,5,0.01);y=((np.sin(x-2))**2)*np.power
ClusterCharge·2018-07-05 20:37

tensorflow模型的save与restore，以及checkpoint中读取变量

fakedatax=np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis]#shape(100,1)noise=np.random.normal(0,0.1,size=x.shape)y=np.power
J_______ll·2018-05-03 21:20

【AI_数学知识】数学分析

公式为：π4=limn→∞∑ni=0(−1)i12i+1根据公式计算π:importnumpyasnp#求π的值，递归方式defpi(n,i=0,m=0.0):ifn==i:returnm+1.0*np.power
鸣宇淳·2017-11-07 15:49
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