一、python中的数据类型之列表
1、列表
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作二、列表常用操作>切片>追加>插入>修改>删除>扩展>拷贝>统计>排序>翻转 >>> names = ["admin","abc","jack","lily"] #定义列表
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2023-11-22 15:13:40
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前言首先我将简单阐述一下HOG和SVM的原理，当然重点主要是HOG对于SVM已经有很多的资料讲述的很清楚我觉得此处没有必要再详细讲解。HOG特征提取原理SVM简单原理概述基于Python的HOG+SVM的行人识别一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。 首先HOG就是梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) ，HO
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2023-12-01 09:11:34
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数据集为牛津大学库里的17类花卉图像提取码c4s4，该程序的思路是参考手势识别的项目所修改。1. 提取所有花卉图像的SIFT特征opencv里有直接调用sift特征提取的函数，下列操作是将所有类别图像文件夹遍历，批量提取sift特征，并将特征量化到一个文本文件中方便后续操作。path = './' + 'feature' + '/' #保存特征的路径
path_img = './' + 'imag
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2023-08-21 10:41:22
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# Python 对数据分类实现教程
## 一、整体流程
我们将通过以下步骤来实现对数据的分类：
```mermaid
gantt
title Python 数据分类流程
section 数据预处理
数据采集 :done, a1, 2022-01-01, 1d
数据清洗 :done, a2, after a1, 1d
section 数
原创
2024-05-08 04:49:33
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pandas之get_dummies方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False)该方法可以将类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量参数说明：data：array-like、Series 、 DataFrame ， 输入数
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2024-07-08 10:19:32
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常用数据类型在介绍 Python 的常用数据类型之前，我们先看看 Python 最基本的数据结构 – 序列(sequence)。序列的一个特点就是根据索引(index，即元素的位置)来获取序列中的元素，第一个索引是 0，第二个索引是 1，以此类推。所有序列类型都可以进行某些通用的操作，比如：索引(indexing)分片(sliceing)迭代(iteration)加(adding)乘(multip
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2023-08-04 13:28:39
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前言将近两年前，我写过一篇同名文章（见使用Python实现子区域数据分类统计）。当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。解决方案明白了这一点之后，再看之前的代码，就发现当时用了很笨的方
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2023-09-14 15:23:49
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# Python 提取特征数据
在数据科学与机器学习中，特征提取是一个重要的步骤。特征提取的目标是从原始数据中提取出能够帮助模型更好地进行预测的信息。本文将介绍Python中如何进行特征提取，重点展示相关的代码示例，以及相关的流程与序列图。
## 特征提取的基本步骤
特征提取的过程通常包含以下几个步骤：
1. **数据加载**：从外部文件加载需要处理的数据。
2. **数据预处理**：处理
# Python 中的特征数据提取入门指南
在数据科学和机器学习领域，特征数据提取是一个至关重要的过程。它帮助我们从原始数据中获取有意义的信息，以此来创建模型。对于新手来说，这个过程可能看起来复杂。不过，别担心！今天，我将带你一步一步地实现特征数据提取，下面是整个流程的概览。
## 特征数据提取流程
我们可以将特征数据提取的过程分为几个步骤，以下是这些步骤的表格展示：
| 步骤编号 | 步
在本文中，我将详细介绍如何使用Python进行灰度共生矩阵的特征提取与分类。这一过程涉及到环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成及进阶指南等多个方面。希望能为您提供一个全面的解决方案。
### 环境配置
首先，我们需要配置Python环境以及必要的库。以下是一个简单的工作流程图，帮助您了解环境配置的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python
文章目录一、字典特征抽取二、文本特征数值的统计英文文本中文文本Tf-idf 一、字典特征抽取使用到的APIDictVectorizer(sparse=True)from sklearn.feature_extraction import DictVectorizersparse默认是True，返回一个稀疏矩阵。 该api作用是对数据生成一个one-hot编码. 下面用一个例子来看下api具体的用
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2023-09-02 14:34:01
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sift特征提取，是获取特征值的一种重要方法，目前在OpenCV3.4.3以上的版本中已经不能使用，因此，要使用本方法需要对OpenCV进行降级，并安装指定的版本：pip uninstall opencv-python
pip install opencv-python == xxx
pip install opencv-contrib-python==xxx其中xxx是版本号sift特征提取涉及
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2023-11-03 18:00:39
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在数据处理中，数据分类是一项基础而重要的工作。本文将介绍如何使用Python pandas库，根据某一列的数据将所有数据分类。1. 读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象首先，需要读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象。这里以读取CSV格式的数据文件为例，代码如下：import pandas as pd
# 读取数据文件，生成数据框对象
df = pd.read_csv(
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2023-08-05 12:24:26
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本文主要介绍描述统计知识要点及Python案例实践。(一)描述统计知识要点在我们谈论描述统计知识要点前，我们先明确一下数据的类型，一般数据可以分为分类型数据和数值型数据。分类型数据是识别变量的类型，比如“男”“女”。数值型数据就是表示数据的大小或多少，比如1000元、500.2斤。分类型数据和数值型数据可以相互转换，比如男生身高在180CM以上我们分类为‘’高个子”，身高在150CM以下我们分类为
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2023-08-03 17:46:12
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好久没有写博客了，好怀念这里。自己的研究方向关于深度学习，机器学习，数据挖掘，传感器数据融合，室内定位技术，有兴趣一起进步不断学习的朋友们欢迎关注我，和我交流。在这里简单先说一下我处理数据的思路: (1)数据真实性判断：可以通过excel来观察数据的整体趋势，周期性，波峰波谷，或者用利用拟合技术等手段实现数据的真实性的验证。(2)数据异常值处理：对于NAN数据或者奇异点，可以采取基于拉依达准则的数
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2023-09-20 19:45:08
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Frank Wyrowski* and Christian Hellmann***Applied Computational Optics Group, Institut fur Angewandte Physik, Friedrich-Schiller-Universitat Jena**Wyrowski Photonics UGmailto:frank.wyrowski@uni-jena.de
目录摘要模型构建读取数据集：CNN模型构建：模型结构：训练模型：结果对比分析：结束：摘要为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足，不能较好适用图像分类等问题，本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的效果，本次在随机构建的垃圾分类数据集上做了一个简单的验证性实验。以验证SVM替换so
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2023-12-26 15:43:56
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档**MFCC特征提取**前言兜兜转转看了一些文献，总结出自己的一些理解，总结如下（若有错误之处，烦请指点一二）：一、为什么要做MFCC语音识别的第一步是特征提取，目的是可以给模型提供更加高质量的输入以此获得更好的识别效果。常用的特征提取包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。LPCC：是根据声管模型建立的特征参
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2023-10-21 16:28:03
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Text Classification with KNN and Naive Bayes Algorithm in Python简介模型knnnaive bayes数据Implementation with Python 简介Knn 是最常见，最简单的非参数机器学习的方法，它对 data generating process (DGP) 没有任何假设，所以适用于大多数场景。但是个人感觉，knn
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2024-07-08 10:14:37
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在进行“python 提取特征标注数据”的过程中，我深入研究并整理出了相应的实施步骤和必要的工具。此文章将为你提供清晰的流程和界面，让我们一探究竟。
### 环境预检
首先，我审查了我们将要使用的环境，以确保一切都是兼容的。我们通过四象限图来分析不同环境对数据提取的影响。
```mermaid
quadrantChart
title 环境兼容性分析
x-axis 兼容范围
