是一个功能强大的模块，适用于各种多维数组的处理任务。它提供了广泛的工具，用于图像和信号处理，包括滤波、变换、标签和测量等操作，使
原创
2024-08-05 11:50:05
327阅读
scipy.ndimage.label连通算法
原创
2023-06-05 13:43:05
231阅读
在图像处理的学习中，开源库是最好的学习资料。不仅可以提高眼界，对图像处理有一个更系统的认知，还可以在阅读开源库的优秀源码过程中，与自己对图像处理的想法一一印证。在学习优秀开源库的时候，往往有一种柳暗
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2021-11-29 14:42:36
761阅读
import numpy as np
from scipy.ndimage import shift
shift = 1
def transform_image(array, shift):
指出错误
原创
2023-10-12 07:51:14
150阅读
from scipy.misc import
imread / imsave / imshow
imresize / imrotate / imfilter
1. scipy.misc 下的图像处理
from scipy.misc import imread, imresize, imsave
I = imread('./cat.jpg')
I_tinted =
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2017-02-21 18:55:00
473阅读
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
0阅读
NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
原创
2019-02-25 11:01:39
897阅读
NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
289阅读
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
原创
2022-08-16 15:21:01
355阅读
①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
原创
2022-11-18 19:02:06
73阅读
NumPy广泛用于科学计算，提供了ndarray(n-dimension array, n维数组)对象以及作用于ndarray上的一系列操作。通常按如下方式导入NumPy： import numpy as np 1. 创建ndarray ndarray有多种创建方式。可以直接通过Python的列表创 ...
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2021-09-05 00:37:00
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Numpy
一、Numpy优势
1.Numpy介绍
2.ndarray介绍
3.ndarray与Python原生list运算效率对比
4.ndarray的优势
5.小结
二、N维数组-ndarray
1.ndarray的属性
2.ndarray的形状
3.ndarray的类型
4.总结
三、基本操作
1.生成数组的方法
2.数组的索引、切片
3.形状修改
4.类型修改
原创
2021-08-13 23:34:15
825阅读
Numpy 1.创建ndarray ndarray指的是n维数组 array01 = numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) # ndmin最小维度 a = np.a ...
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2021-07-27 10:36:00
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numpy 为什么numpy运算比纯Python要块 属性 数组维数,一维是1，二维是2... 数组中的元素 数量,总的数据量 二维矩阵5行8列数量为40 一个数组元素的 空间大小（字节） ndarray的类型 创建数组的时候指定类型 若不指定，整数默认int64，小数默认float64 字符串 n
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2019-09-08 09:20:00
276阅读
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本篇文章目录一、简介二、安装三、数组的创建3.1 array创建3.2 arange创建3.3 随机数创建数组3.3.1 创建随机小数3.3.2 创建随机整数3.3.3 创建标准正态分布数组3.3.4 创建指定期望与方差的正态分布数组四、ndarray对象的属性五、其他形式创建数组5.1 zeros ...
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2021-10-14 10:31:00
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random numpy.random.rand(3,2) 内存操作 numpy.getbuffer() numpy.frombuffer(） list to npy numpy.fromiter(llb,np.int)
原创
2022-05-19 21:12:42
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数据分析之numpy数组的形状In[01]：import numpy as npIn[02]: t1 = np.arange
原创
2022-12-21 11:37:33
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
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