Python max()和min()函数寻找极值，max()函数和min()函数具有双面性，它们可以像普通函数那样应用于集合，也可以用作高阶函数。其默认行为模式如下：这两个函数都可以接收无限多个输入参数，也可以将一个序列或者可迭代对象作为单一输入，找到其中的最大(或最小)值。还可以用它们做一些更复杂的事，以前面的旅行数据为例，使用函数可以生成如下所示的一系列元组数据：该集合中的每个元组包含3个值：
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2023-11-18 09:52:19
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在数据处理和计算机视觉领域，Python的`contours`处理能力非常重要。它主要用于图像轮廓检测，帮助我们实现诸如目标识别和形状检测等应用。但在使用过程中，我遭遇了一些问题，这些问题不仅影响了应用的稳定性，也导致了性能瓶颈。以下是我对这一问题的深入分析与解决方案。
### 问题背景
在进行图像分析时，我使用OpenCV库中的`findContours`方法提取图像中的轮廓。随着需求的复杂
python+OpenCV的图像基本操作一、计算机如何识别图像不知道大家有没有感觉，有时在手机上看到的图片有很多小点，图像不够清晰；或者把图片放大，你会发现越放大，也会看到很多小点。我们先看一张彩色图像，这是一张路飞的图片： 原因是：一张出现在屏幕上的图片是由无数个像素点组成的，分辨率越高，图片越不清晰，分辨率越低，图片越清晰。无数个小点放在同一个平面上机会组成一幅我们所看到的图像。计算
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2024-09-23 00:12:34
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# 用Python的Plotly包绘制等高线图
等高线图是一种在二维平面上绘制数据的可视化方式，可以用不同颜色或线条密度来表示数据的高度或者密度分布。在数据分析和科学研究中，等高线图经常被用来显示地理地形、测量数据、气象数据等。在Python中，我们可以使用Plotly包来绘制漂亮而且交互性强的等高线图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Plotly包和Numpy包。可以使用以下命令
原创
2023-07-20 09:59:57
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前言今天来介绍一下Python的正则表达式。先来看下定义，何为正则表达式？正则表达式是一个特殊的字符序列，一个字符串是否与我们给定的这个字符序列相匹配。正则最重要的功能就是处理字符串，例如检索你在某一段字符串中的特定单词，或者将原来某个位置的特定字符换成你想要的字符。而对于爬虫来说，正则表达式是必不可少的技能之一，要想正确提取源代码中你想要的信息内容，一般来说都会用到正则。Python的re模块初
# 使用Python替代contours_poly：多边形轮廓的处理
在计算机视觉领域，轮廓提取是一项常见的任务。特别是在处理图像时，我们经常需要找到并分析图中的特定形状。`contours_poly`是OpenCV库中用于简化轮廓的函数，但在某些情况下，我们可能需要寻找更方便的替代方案。本文将介绍如何使用Python和一些常用库来实现在图像中处理多边形轮廓的任务。
## 轮廓提取的基本概念
**Python 极值**
Python 是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、机器学习等领域。Python 提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地处理各种任务。在 Python 中，处理极值是一个常见的需求，本文将介绍如何使用 Python 找到列表中的最大值和最小值。
首先，我们需要了解列表是 Python 中一种常用的数据结构，它可以存储一系列的元素。在 Pyth
原创
2024-02-08 03:59:21
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最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
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2023-11-23 12:40:09
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极值 Python：对性能的极致追求
在优化 Python 性能的过程中，我面临着“极值 Python”这一挑战。本文将详细记录我如何从环境配置到进阶指南的每一步，以达到 Python 性能的极致。以下是解决“极值 Python”问题的完整流程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
C --
梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以
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2023-10-16 10:13:49
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本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
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2024-01-24 22:23:12
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（仅学习摘抄）1. Harris 角点检测器像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点，这个点就称为角点。 角点，在通常意义来说，就是极值点，在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。① 一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；② 两条及两条以上边缘的交点；③ 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；④ 角点处的一阶导数最大、二阶导数
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2024-02-26 17:41:20
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文章目录MAD3σ法百分位法 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造测试数据
mean = 0.6
sigma = 1
num = 3500
np.random.seed(0)
factor_data = np.random.normal(mean, sigma, num)
factor
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2023-11-02 12:51:49
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在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。
1.起步：用牛顿法解方程
1.1.原理分析
在介绍求取函数$f(x)$的极值方法前，我们首先谈一下解方程的问题。
在解一元函数的高阶方程，形如$ax^n+bx^{n-1}+cx^{n-2}+...+1=0$时，大家肯定会想到用因式分解或者
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2023-08-09 18:56:11
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一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示，如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中，使用函数 cv::findContours() 寻找contours， 具体函数定义如下： void
原创
2022-01-13 15:53:52
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引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍，本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法，递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET)。其中，RFE整合了两种不同的超参数，分别是SVM库中的线性SVC与Logistic方法。而ET函数内采用的仍是基尼系数评价特征重要性，因此这与前文基于随机森林的筛选指标是相同的，即平均不纯度减少量。运行环境：Anoconda py
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2024-01-26 07:01:05
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在本文中，我将分享如何使用Python和轮廓（contours）技术裁剪图像的过程。通过以下步骤，我将详细记录每一个环节，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案，帮助您顺利完成图像裁剪的任务。
### 环境配置
首先，需要配置我们需要的Python环境和相关库。以下是安装与配置的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python]
# Python Contours按照面积排序
 2.最小值：np.min(x,axis=None) 3.极差：np.ptp(x,axi=Nones) 4.分位数：np.percentile(x,分位数，axis=None)，分位数可以是一个列表，如[0,25,75] 5.中位数：np.median(x,
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2023-11-13 23:31:32
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目标在本节中,我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 我建议您阅读直方图均衡化上的Wi
