numpy

《动手学深度学习》-2.1. 数据操作

使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在P
SSWDUT·2025-06-17 08:36

da y30

importmathprint(math.pi)1.2从模块中导入特定内容frommathimportpi,sqrtprint(pi)print(sqrt(16))1.3导入模块并设置别名importnumpyasnpimportpandasaspd2
m0_62568655·2025-06-17 08:03

las 点云可视化

目录点云灰色可视化las点云彩色可视化点云灰色可视化importlaspyimportnumpyasnpimportopen3daso3ddefread_las_to_o3d(filename):#读取
·2025-06-17 01:16

pkl转分类，转关键点

pkl_to_cls.pyimportglobimportjsonimportosimportpickleimporttimeimportcv2importnumpyasnpimportimageiofromPILimportImageimportnumpyasnpimportioclassMyEncoder
AI算法网奇·2025-06-17 01:16

轮廓 裂缝修复 轮廓修复 填补孔洞 源代码

形态学闭合操作填补小孔洞完整代码：使用Douglas-Peucker算法对轮廓进行多边形逼近2.裂缝修复轮廓修复轮廓补全函数封装调用示例：1.形态学闭合操作填补小孔洞完整代码：importcv2importnumpyasnp
AI算法网奇·2025-06-17 01:44

Python数据分析的基本步骤

Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细阐述基于Python的数据分析基本步骤，
在焦虑的沙漠里种一棵树·2025-06-16 21:23

6.11打卡

知识点回顾：1.随机张量的生成：torch.randn函数2.卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）3.pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业
tt卡丁车·2025-06-16 21:19

MCP数据可视化服务器配置依赖

#requirements.txt#MCP数据可视化服务器依赖包#核心MCP包mcp>=0.1.0#数据处理pandas>=2.0.0numpy>=1.24.0#可视化matplotlib>=3.7.0seaborn
司南锤·2025-06-16 17:28

python打卡day48

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制
ZHPEN1·2025-06-16 17:27

PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：具有强大 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；基于基于磁带的 autograd 系统构建的深度神经网络；

一、软件介绍文末提供程序和源码下载PyTorch是一个Python包，提供两个高级功能：具有强大GPU加速的张量计算（如NumPy）；基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络；您可以在需要时重复使用自己喜欢的
struggle2025·2025-06-16 16:19

YOLOv8医疗影像 第四章：典型应用场景实现

第四章：典型应用场景实现4.1病灶检测系统（肿瘤/骨折）CT肺结节检测全流程pythonimportpydicomfromglobimportglobimportnumpyasnpclassNoduleDetector
路飞VS草帽·2025-06-16 15:15

手撕 Layer Normalization

importnumpyimport
·2025-06-16 04:28

机器学习手撕代码（3）k-means

k_means.pyfromdatasets.datasetimportDataSetimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportmanifold
54渣渣shuo·2025-06-16 04:57

Numpy中random库中rand、randint、randn详解

1.numpy.random.randrandom.rand(d0,d1,...,dn)创建一个具有给定形状的数组，并用在[0,1)范围内的均匀分布随机样本对其进行填充。
Entropy-Lee·2025-06-16 02:48

numpy()

在tensorflow里，区别在于输出的是否是值比如，a=[[1,2],[3,4]]print(a.numpy())[[12][34]]print(a)tf.Tensor([[12][34]],shape
kimyu_·2025-06-15 10:00

FAISS：高性能向量库

主要功能1.向量相似度搜索importfaissimportnumpyasnp#创建索引index=faiss.IndexFlatL2(128)#128维向量#添加向量vectors=np.random.random
老兵发新帖·2025-06-15 03:15

PyBroker 用于量化交易策略开发和回测的 Python 库 深入解析

利用NumPy和Pandas对整个数据集进行批量计算，回测速度快，适合大数据集和参数优化。简洁的API:定义策略通常只需编写一个接收Context
hiquant·2025-06-14 20:26

Python天才：NumPy模块常用函数全解析

NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。在本文中，我们将详细介绍NumPy模块中一些常用的函数，并提供相应的源代码示例。
后端架构魔法构筑者·2025-06-14 16:25

Python打卡第53天

importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromskle
猛犸MAMMOTH·2025-06-14 16:23

python爱心代码

这是一段使用Python绘制爱心的示例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpt=np.linspace(0,2*np.pi,200)x=16*np.sin
·2025-06-14 15:51

Python数据分析从小白到高手--数据可视化分析

7.1Matplotlib7.1.1Matplotlib库简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，基于Numpy
王国平·2025-06-14 13:05

python打卡第51天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
·2025-06-14 07:00

Numpy4——结构化数组和Numpy文件

因此诞生了结构化数组结构化数组提供将数组内单个数据解释为带有任意类型列的表格型结构主要特点：可以存储不同类型的数据（整数、浮点数、字符串等）每个字段有名称和数据类型支持类似数据库表格的操作内存布局紧凑，访问高效2、创建结构化数组方法一：使用dtype直接定义importnumpya
心动啊121·2025-06-14 04:12

Numpy5——数组的扩充（相加、复制、广播）排序，形状调整

一、数组扩充数组扩充：通过对原始数据进行各种变换来增加数据量，提高模型的泛化能力。常见的扩充方法（拼接轴可以变，其他轴必须对齐）np.append(数组变量，要添加的数据，axis=指定的轴)：在指定的轴上增加指定数据np.vstack((变量，变量))：沿着0轴进行拼接，0轴上的数量发生变化np.hstack((变量，变量))：沿着1轴进行进行拼接，1轴上的数量发生变化np.dstack((变量
·2025-06-14 04:12

python打卡第13天！！！

这个实验仍然有改进空间smote+过采样+修改权重的组合策略#自己尝试使结果变得更好smote+过采样+修改权重的组合策略importnumpyasnp#引入numpy用于计算平均值等fromsklearn.ensemblei
·2025-06-14 04:41

mp4 video转为ros image message

有时候我们需要把自己录制的视频使用ros广播出去，这时需要读取这个视频的文件，然后将image转换为sensor_image，可以使用cv_bridge完成图像转换的工作importsys,timeimportnumpyasnpfromscipy.ndimageimportfiltersimportcv2importroslibimportrospyfromsensor_msgs.msgimpor
wendox·2025-06-13 20:49

使用Python和PyTorch框架，基于RetinaNet模型进行目标检测，包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化

importosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisionfromtorchvision.models.detectionimportRetinaNe
神经网络15044·2025-06-13 19:41

Python如何解决“滑动拼图”验证码

numpy：用于数值计算，在处理图像数据时会用到。可以使用以下命令安装：plaintextpipinstallselenium
数据精灵喵·2025-06-13 17:26

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed
非零因子·2025-06-13 15:08

机器学习中的Python常用库（Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib）

1.Numpynumpy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
m0_74811578·2025-06-13 14:36

基于YOLOv11与单目测距的实战教程：从目标检测到距离估算

环境准备依赖库安装pipinstallultralyticsopencv-pythonnumpy模型准备YOLOv11模型：下载预训练模型（如yolo11l.pt），可
东方佑·2025-06-13 14:02

机器学习四剑客：Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南

它们各司其职又紧密协作，形成了完整的数据处理流水线：1.Numpy：科学计算基石核心功能：多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6
摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:31

Python基础教程（十一）：11. 数据科学基础

本章将介绍数据科学中最常用的三大基础库：NumPy、Pandas和Matplotlib，帮助你建立数据分析的基本能力。
univerbright·2025-06-13 10:05

Anaconda 基础教程

预装库：如NumPy、Pandas、M
·2025-06-13 10:05

第一季度过程

TradingView观察大宗商品跨期价差（如布伦特原油CL1-CL2）书籍电子版：Libgen行情工具：TradingView免费版编程环境1.安装Anaconda+VSCode2.配置Python量化栈：numpy
haven-852·2025-06-13 09:27

Python实例题：Python计算拓扑学

关键代码解析1.点集拓扑2.代数拓扑3.拓扑数据分析使用说明安装依赖：基本用法：示例输出：扩展建议增强功能：用户界面：性能优化：教学辅助：Python实例题题目Python计算拓扑学代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnxfr
狐凄·2025-06-13 06:38

Python实例题：使用Python 解数学方程

目录Python实例题题目1.解代数方程（如一元二次方程）2.使用SymPy解符号方程3.使用NumPy解线性方程组4.使用SciPy解非线性方程5.解微分方程总结Python实例题题目使用Python
狐凄·2025-06-13 06:38

量化投资，python实现

importpandasaspdimportnumpyasnp#假设这是我们的股票数据，包含股票代码、最新
Z_TO·2025-06-13 05:58

python的一些内置函数的介绍

其语法为：isinstance(object,class_or_tuple)举例说明：isinstance(frame,np.ndarray)检查frame是否是np.ndarray（NumPy数组）的实例
欣雨呀·2025-06-13 01:04

基于深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）的运输路径优化系统

代码主要包含以下几个部分：1.导入库importnumpyasnpimportgymfromgymimportspacesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormapimportrandomimportto
欣然～·2025-06-13 01:59

python打卡训练营打卡记录day22

作业：自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
m0_74839150·2025-06-12 23:50

171、音频信号处理与分析：Python中的NumPy实践

Python开发之NumPy与图像处理：图像处理与计算机视觉在Python开发中，NumPy是一个非常强大的库，它在多维数组计算方面提供了丰富的功能。
多多的编程笔记·2025-06-12 20:50

Panda库知识点（三）

values（数据）；pandas有两个最主要的数据结构：series和dataframeseries可以保存任何数据类型：int、str、float...一、Series的创建1.1通过列表创建1.2通过将numpy
程序媛Anna·2025-06-12 13:34

用Lama大模型去水印!

生成掩码图importcv2importnumpyasnp#你的原图路径input_path="inputs/input.png"#加载原图来获取宽高img=cv2.imread(input_path)
·2025-06-12 12:01

NumPy 的入门指南，专为 Python 新手设计，帮助你快速掌握 NumPy 的核心概念和常用函数：

一、NumPy是什么？NumPy（NumericalPython）是Python中用于科学计算的核心库，专注于高效的多维数组（ndarray）操作。
晨曦543210·2025-06-12 10:15

使用OpenCV和Python进行图像掩膜与直方图分析

1.准备工作首先，我们需要导入必要的库：importcv2importnumpyasnpf
知舟不叙·2025-06-12 09:03

Numpy 数组操作：高效的数据处理利器

在数据分析和科学计算领域，Numpy是Python中不可或缺的库之一。它提供了强大的多维数组对象以及大量用于操作这些数组的函数。
慕婉0307·2025-06-12 05:30

0_NumPy Ndarray 对象

NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。
xz1308579340·2025-06-11 23:29

二、ndarray 的属性、数据类型

不过NumPy提供它
真你假我·2025-06-11 23:29

Python-numpy中ndarray对象创建，数据类型，基本属性

numpy库numpy中的数据结构ndarrayndarray中的dtypendarray中的dtype的指定方式创建ndarray及指定dtype从列表创建ndarray使用np.empty(),np.zeros
weixin_48668114·2025-06-11 22:26
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