由于比较简单，只靠代码的注释就差不多了：1 #导入需要的库import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
4 #定义变量和函数x = np.arange(-100, 100, 0.001)
5 y = x**3/(3*x+1)
6
7 #画图准备plt.figure()
8 plt.plot(x, y, lines
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2023-05-31 19:56:54
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目录 导入相关包一元一次函数 一元二次函数 指数函数正余弦函数 二元一次函数二元二次函数导入相关包from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
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2023-06-19 11:29:02
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# Python中的图像填充函数
随着计算机视觉和图像处理的发展，Python已成为处理和分析图像的重要工具之一。在图像处理中，图像填充是一个常见的任务，它可以用于多种用途，例如调整图像尺寸、创建边框、以及在图像分析中对某些区域进行特定的处理。本篇文章将为您介绍Python中图像填充的基本概念和应用，配合代码示例帮助您理解这一过程。
## 什么是图像填充？
图像填充是指在图像的边缘或内部填充
原创
2024-09-03 07:00:38
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Python 非常热门，但除非工作需要没有刻意去了解更多，直到有个函数图要绘制，想起了它。结果发现，完全用不着明白什么是编程，就可以使用它完成很多数学函数图的绘制。通过以下两个步骤，就可以进行数学函数的绘制了。两个步骤（1）安装 AnacondaAnaconda 包含了 Python 的运行环境、诸多科学计算库以及好些实用工具，安装它，有当前所需的一切。看它们的翻译，的确也是同类。下载地址：htt
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2023-08-13 11:23:31
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支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助
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2024-06-20 20:35:47
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Python 函数(一)Python3 函数(基本概念)1、概念：函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段；通过函数，可以对特定功能的代码进行封装，实现代码的复用。2、自定义函数：通过之前的博客我们已经了解到Python内部已经提供了许多内建函数，比如print()，但远远不能满足我们的需求，这时我们也可以自己创建函数，这类自己创建的函数被叫做用户自定义函数。3、定义函数的
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2023-06-25 19:26:32
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如何将数据存储到文件中，如果需要的是简单的存储方案，模块shelve可替你完成大部分工作——你只需提供一个文件名即可。对于模块shelve，你唯一感兴趣的是函数open。这个函数将一个文件名作为参数，并返回一个Shelf对象，供你用来存储数据。你可像操作普通字典那样操作它（只是键必须为字符串），操作完毕（并将所做的修改存盘）时，可调用其方法close。该模块作用用于创建永久性映射，其内容存储在使用
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2023-11-02 15:18:42
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1.在OpenCV中提供很多的绘制函数，可以方便我们在图像的处理中，进行处理，这个博客简单的对这些方法进行了一个简答的介绍首先回顾下开始的内容，用Numpy和CV显示一张图像import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.imshow("imgae",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destr
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2023-09-17 18:54:55
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# Python 函数与图像处理
在计算机视觉和图像处理领域，Python 语言因其简洁和易读性而广受欢迎。Python 拥有丰富的库和框架，如 OpenCV、Pillow 和 Matplotlib，它们为图像处理提供了强大的支持。本文将介绍如何使用 Python 函数来处理图像，并展示一些基本的图像处理操作。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了 Python。此外，你还需要安装一
原创
2024-07-19 03:48:03
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python函数函数数学定义 y = f(X),y是x的函数，x是自变量。y=f(x0,x1,…,xn) python函数 由若干语句组成的语句块、函数名称、参数列表构成，它是组织代码的最小单位 完成一定的功能 函数的作用 结构化编程对代码的最基本的封装，
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2023-09-18 19:13:07
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## Python中截取函数部分图像
在使用Python进行图像处理和计算机视觉任务时，经常会遇到需要截取函数部分图像的情况。例如，我们可能需要从一张图像中提取出感兴趣的区域，或者需要截取出一部分图像用作输入进行后续处理。本文将介绍在Python中如何截取函数部分图像，并附带代码示例。
### 使用Numpy进行图像的截取
在Python中，可以使用Numpy库来进行图像的处理和操作。Num
原创
2023-08-24 08:35:16
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作者 | 汤兴旺 言有三编辑 | 汤兴旺 言有三1 基础操作人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！1.1 python核心内容之函数如果你想要学好python
背景最近学高数，了解了许多函数，但是有些比较抽象。所有借助python进行可视化。y=sin(1/x)from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x=list(np.arange(-40,40,0.1))#此处可调整自变量取值范围，以便选择合适的观察尺度
y=[]
for i in range(len(x)
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2023-08-20 18:32:58
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把函数作为参数下面是一个简单的高阶函数：def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)如果传入abs作为参数f的值：add(-5, 9, abs)根据函数的定义，函数执行的代码实际上是：abs(-5) + abs(9)由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入，如果 f 传入其他函数，就可以得到不同的返回值。题目利用add(x,y,f)函数，计算：√x + √y代
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2024-05-15 14:06:03
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在这篇文章中，我将介绍如何在 Python 的 Matplotlib 库中添加图像名称的函数。这一需求在我们的数据可视化工作中是非常常见的。通过为图形添加标题和标签，我们可以更清晰地传达信息和数据的含义。下面，我将详细记录这一过程，并使用各种图表和代码片段进行说明。
### 背景描述
在 2023 年的初秋，随着数据分析和可视化技术的不断发展，对图表的表达和展示效果的要求越来越高。根据对一些经
在本文中，作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化，并附上了神经网络的相关属性，为大家了解激活函数提供了很好的资源。在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸
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2024-02-11 08:47:22
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# Python绘制函数图像和分段函数
函数是数学中的基本概念，用于描述输入和输出之间的关系。在计算机编程中，函数也是重要的工具，可以帮助我们解决各种问题。Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以用来绘制函数的图像和处理分段函数。本文将介绍如何使用Python绘制函数图像和分段函数的实例。
## 绘制函数图像
要绘制函数的图像，我们需要使用Python的绘图库。在本
原创
2023-09-08 07:07:06
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# Python中判断函数图像象限的程序
## 引言
随着计算机科学的飞速发展，各种各样的编程语言和工具日益丰富。在众多编程语言中，Python因其简洁明了的语法和强大的功能而受到广泛欢迎。函数图像的象限判断是一个重要的数学问题，特别是在进行数据可视化时。本文将介绍如何使用Python编写一个程序来判断函数图像的象限，并通过状态图和关系图来帮助理解。
## 数学基础
在笛卡尔坐标系中，坐标
原创
2024-10-17 12:05:13
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Hi，我是山月。今天给大家分享Python自动化办公：xlwt万字教程文末提到的一些工作表的常用设置。主要分为五个部分：xlwt插入图片、合并单元格、冻结窗口、显示设置，以及如何得出函数的语法。当然，具体用到的的函数都在dir函数：新手到大师的进阶之路最后一张图里面：下面我们正式开始！1插入图片 在工作里，我们经常会需要在excel里插入图片。虽然xlwt能做到
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2024-01-23 21:46:21
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最近开始学习python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：1、scatter函数原型2、其中散点的形状参数marker如下：3、其中颜色参数c如下:4、基本的使用方法如下： #导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
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2024-01-31 11:34:14
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