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查询Tags标签： np，共有 812条记录-
list的append与extend
1.针对一维 append: 列表添加一个元素（直接嵌套一个list）l1 = [2, 3, 4] l2 = [7, 8, 9] l1.append(l2) l1[2, 3, 4, [7, 8, 9]]extend：两个列表合并：l1 = [2, 3, 4] l2 = [7, 8, 9] l1.extend(l2) l1[2, 3, 4, 7, 8, 9]2.针对二维的情况 appen：l1 = [[2, 3, 4],[2, …
2022/1/7 6:03:35 人评论 次浏览 -
sklearn机器学习（八）
Task08 本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn 内容安排如下，主要是一些代码实现和部分原理介绍。 8. 可视化 机器学习可视化有助于我们分析模型效果、理解模型原理、对比模型优劣。本…
2022/1/5 23:36:24 人评论 次浏览 -
sklearn机器学习（八）
Task08 本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn 内容安排如下，主要是一些代码实现和部分原理介绍。 8. 可视化 机器学习可视化有助于我们分析模型效果、理解模型原理、对比模型优劣。本…
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Numpy的常用方法
将np.float64转换成CV_64FC2格式 cv2.fisheye.undistortPoints参考链接# dist_keypt.shape=(64,2)dist_keypt = np.float64(dist_keypt[:,np.newaxis,:])
2022/1/5 23:04:28 人评论 次浏览 -
Numpy的常用方法
将np.float64转换成CV_64FC2格式 cv2.fisheye.undistortPoints参考链接# dist_keypt.shape=(64,2)dist_keypt = np.float64(dist_keypt[:,np.newaxis,:])
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python实现最小二乘拟合/平方逼近问题
本文介绍python实现最小二乘拟合/平方逼近问题的方法 最优平方逼近问题的定义为：可以使用正规方程组求解： 解方程即得(c0,c1,...,cn)(c_0, c_1, ..., c_n)(c0,c1,...,cn)，即为拟合式的系数。 当拟合式为多项式时： 正规方程组可以转化为： 用python语言描述正…
2022/1/5 22:08:45 人评论 次浏览 -
python实现最小二乘拟合/平方逼近问题
本文介绍python实现最小二乘拟合/平方逼近问题的方法 最优平方逼近问题的定义为：可以使用正规方程组求解： 解方程即得(c0,c1,...,cn)(c_0, c_1, ..., c_n)(c0,c1,...,cn)，即为拟合式的系数。 当拟合式为多项式时： 正规方程组可以转化为： 用python语言描述正…
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【Python】Python数组
计算机通过为数组项分配一段连续的内存单元，从而支持对数组的随机访问。数组在内存中是按顺序存放的，可以通过下标直接定位到某一个元素存放的位置。所以不管数组多大，它访问第一个元素所需的时间和访问最后一个元素需要的时间是一样的。 创建数组 >>>import …
2022/1/4 22:05:55 人评论 次浏览 -
【Python】Python数组
计算机通过为数组项分配一段连续的内存单元，从而支持对数组的随机访问。数组在内存中是按顺序存放的，可以通过下标直接定位到某一个元素存放的位置。所以不管数组多大，它访问第一个元素所需的时间和访问最后一个元素需要的时间是一样的。 创建数组 >>>import …
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Maximal InformMaximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现 https://blog.csdn.net/FontThrone/a
MICMIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及…
2022/1/3 23:10:26 人评论 次浏览 -
Maximal InformMaximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现 https://blog.csdn.net/FontThrone/a
MICMIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及…
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模式识别导论（实验三） 基于感知器算法的数字识别
实验要求：1、数据集：a) 训练数据集：“实验图像“—”训练集“目录下，包含”0“，”1“，…, ”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有20张6464的训练图像。b)测试数据集：“实验图像“—”测试集“目录下，包含”0“，”1“，…, ”…
2022/1/3 11:37:38 人评论 次浏览 -
模式识别导论（实验三） 基于感知器算法的数字识别
实验要求：1、数据集：a) 训练数据集：“实验图像“—”训练集“目录下，包含”0“，”1“，…, ”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有20张6464的训练图像。b)测试数据集：“实验图像“—”测试集“目录下，包含”0“，”1“，…, ”…
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二维图像Dice系数计算
项目场景：计算二维图像的Dice系数问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Imageif __name__ == __main__:y_true_path = E:…
2022/1/3 6:15:39 人评论 次浏览 -
二维图像Dice系数计算
项目场景：计算二维图像的Dice系数问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Imageif __name__ == __main__:y_true_path = E:…
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