1. 旋转原理1）坐标平移 图像旋转一般都是围绕图像的中心进行旋转，但是图像是一个矩阵，它的原点是在左上角，所以我们得先将坐标平移到中心。如图所示。 原中心点为O1，需要平移到O2，平移后的O1坐标相对于O2应为(x1- W/2, -y1+H/2) 坐标平移计算方式： 设原图中的像素点为[X0，Y0，1] ，图像的宽为W，高为H，则变换后的坐标为[X1，Y1，1]，计算公式为：2）旋转角度计算 上
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2023-11-11 21:20:48
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前言：本文根据本人自己的学习成果总结的，内容难免产生纰漏，如有错误，望各位路过大佬指出。建议按顺序食用本文，效果更佳。文内例子均以二维数组为例。本文主要包含numpy.ndarray数组的多种切片方法。在阅读本文前，请思考下面的问题：Q：假如给你一个棋盘格式方形蛋糕，怎么切都可以，但刀必须落在棋盘格线上，你有几种切法？单行切片：按照上面问题的思维，切片无非是横切或是竖切。简单切片类似于：切一刀，拎
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2023-08-21 22:58:15
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## Python二维数据分布统计
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对二维数据进行分布统计，以了解数据之间的关系和规律。Python提供了许多强大的库和工具，帮助我们轻松地实现这些统计分析。本文将介绍如何使用Python对二维数据进行分布统计，并通过代码示例演示具体操作。
### 二维数据分布统计概述
二维数据通常以表格的形式呈现，其中行代表样本，列代表特征。我们可以通过统计分析来了解
原创
2024-07-08 05:03:48
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# Python 二维数据分布统计
在数据分析领域，二维数据分布统计是一项重要的任务。通过对数据的可视化和分析，能够从中得出许多有价值的信息。本文将介绍如何使用Python进行二维数据分布的统计及可视化，包括数据生成、统计分析和绘制饼状图。
## 一、数据生成
在开始之前，首先我们需要生成一组二维数据。这里我们使用NumPy库生成随机数据，模拟一组二维坐标点。这些数据将用于后续的统计分析。
原创
2024-08-09 10:38:05
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在数据分析和计算机视觉领域，“Python二维坐标点统计”是一项常见的任务，涉及如何处理和分析包含多个二维坐标的点集。接下来我们将深入探讨如何实现这个功能，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，我们需要确保我们的环境设置正确，Python作为开发语言极为重要。为了正确地运行我们即将编写的代码，你可以使用以下包。
```bash
# 安装必要
# Python 二维数据分块统计
## 引言
在数据分析和处理中，我们经常会遇到一些需要对二维数据进行分块统计的情况。比如我们有一份包含多个特征的数据集，我们想要对这些特征进行分组并统计每个组内的平均值、方差等指标。Python作为一种强大的数据处理工具，提供了很多方便的方法来实现这样的需求。本文将介绍如何使用Python对二维数据进行分块统计，并给出代码示例。
## 分块统计方法
在Pyt
原创
2024-05-04 05:45:05
74阅读
# Python统计相同二维元素个数
## 引言
在Python编程中，统计相同二维元素的个数是一个常见的问题。解决这个问题的方法有多种，本文将介绍一种简单有效的方法来实现这个功能。首先，我们将通过一个流程图来展示整个实现的步骤，然后逐步介绍每个步骤所需的代码，以及对代码的注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[定义一个二维数组] --> B[将二维数
原创
2023-12-28 07:20:17
83阅读
1.题目描述在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。输入描述:array： 待查找的二维数组
target：查找的数字输出描述:查找到返回true，查找不到返回falsec++版本#include <cstdio>
#ifndef nullptr
#define
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2024-06-10 15:14:06
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实例2：商品价格区间设置与排序在网上购物时，面对琳琅满目的商品，我们应该如何快速选择适合自己的商品呢？为了能够让用户快速地定位到适合自己的商品，每个电商购物平台都提供价格排序与设置价格区间功能。假设现在某平台共有10件商品，每件商品对应的价格如表1所示。表1 商品价格序号价格139924369353942885109674972358190999101000用户根据提示“请输入最大价格：”和“请输
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2023-08-13 12:48:21
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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# Python中二维矩阵切片选取的区间
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现二维矩阵切片选取的区间。本文将按照以下流程进行讲解：
1. 理解二维矩阵的概念
2. 使用切片选取二维矩阵的行和列
3. 使用切片选取二维矩阵的区间
## 1. 理解二维矩阵的概念
在Python中，我们可以用列表的列表来表示二维矩阵。二维矩阵是由行和列组成的数据结构，可以类比为Excel
原创
2023-12-20 09:08:27
119阅读
字典介绍Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']scores = [95, 75, 85]给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要
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2023-10-03 08:42:48
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# Python统计二维数组中元素种类
在数据分析和处理中，我们经常需要统计二维数组中元素的种类。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这一功能。本文将介绍如何使用Python统计二维数组中元素的种类，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
首先，我们需要安装Python环境，并导入必要的库。在本例中，我们将使用NumPy库来处理二维数组。
```python
impor
原创
2024-07-23 11:32:13
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。我们主要讨论list和numpy.array的区别：我们可以通过以下的代码看出二者的区别>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
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2023-06-08 15:14:25
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