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查询Tags标签： np，共有 812条记录-
【python画图】画图中Matplotlib的使用
本篇写python中画图的操作，主要设计画图，坐标轴设置，多条线。 目录 1. 关于画图和Matplotlib 2. 简单的使用 3. figure对象 4. legend图例 5. 在图片上添加标注annotation1. 关于画图和Matplotlib Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互…
2021/9/17 22:06:37 人评论 次浏览 -
【回炉重造】Python之numpy详细教程
Python之numpy详细教程 前言安装： Numpy库介绍安装：教程地址：Numpy数组和Python列表性能对比： NumPy数组基本用法numpy中的数组：创建数组（np.ndarray对象）：ndarray常用属性：`ndarray.dtype`：`ndarray.size`：`ndarray.ndim`：`ndarray.shape`：`ndarray.itemsiz…
2021/9/16 17:10:39 人评论 次浏览 -
【回炉重造】Python之numpy详细教程
Python之numpy详细教程 前言安装： Numpy库介绍安装：教程地址：Numpy数组和Python列表性能对比： NumPy数组基本用法numpy中的数组：创建数组（np.ndarray对象）：ndarray常用属性：`ndarray.dtype`：`ndarray.size`：`ndarray.ndim`：`ndarray.shape`：`ndarray.itemsiz…
2021/9/16 17:10:39 人评论 次浏览 -
Numpy
Numpy 使用前需要导入 numpy，一般写作import numpy as np可通过 np.+Tab 来查看可使用的函数，并通过 函数 + ？来查看函数的具体帮助信息。 1. ndarray 的创建和使用Numpy 封装了一个心得数据类型 ndarray，它是一个多维数组对象。该对象封装了许多常用的数学运算函数。…
2021/9/15 23:08:24 人评论 次浏览 -
Numpy
Numpy 使用前需要导入 numpy，一般写作import numpy as np可通过 np.+Tab 来查看可使用的函数，并通过 函数 + ？来查看函数的具体帮助信息。 1. ndarray 的创建和使用Numpy 封装了一个心得数据类型 ndarray，它是一个多维数组对象。该对象封装了许多常用的数学运算函数。…
2021/9/15 23:08:24 人评论 次浏览 -
利用kNN算法进行分类python实现
文章目录 kNN算法思想与步骤实例分析与代码实现kNN算法思想与步骤 kNN算法的基本思想如下： 假设样本集共有n个样本，它们在m个特征上具有区分度，它们分别属于0或1中的一类。假设第i个样本的特征向量为（ai1,ai2,⋯,aim）（a_{i1},a_{i2},\cdots,a_{im}）（ai1,ai2,⋯…
2021/9/15 22:05:26 人评论 次浏览 -
利用kNN算法进行分类python实现
文章目录 kNN算法思想与步骤实例分析与代码实现kNN算法思想与步骤 kNN算法的基本思想如下： 假设样本集共有n个样本，它们在m个特征上具有区分度，它们分别属于0或1中的一类。假设第i个样本的特征向量为（ai1,ai2,⋯,aim）（a_{i1},a_{i2},\cdots,a_{im}）（ai1,ai2,⋯…
2021/9/15 22:05:26 人评论 次浏览 -
数据可视化打卡Task01
知识点总结绘图实例 简单折线图 #导入第三方库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #第一种方法 fig,ax = plt.subplots()#创建一个包含一个axes的figure ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3]); #绘制图像 #第二种方法 line = plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])两种…
2021/9/15 6:06:33 人评论 次浏览 -
数据可视化打卡Task01
知识点总结绘图实例 简单折线图 #导入第三方库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #第一种方法 fig,ax = plt.subplots()#创建一个包含一个axes的figure ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3]); #绘制图像 #第二种方法 line = plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])两种…
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Python生成指定区间中的随机数
要求生成区间[a, b]中的随机数。若要求为浮点数，则Python中只能近似达到这一要求，因为随机函数的取值区间一般都为左闭右开区间，因为只能无限接近b。若要求为整数，那么将取数区间设置为[a,b+1)即可以取到b了。具体如下：1. random()numpy.random.random(size=None)生成…
2021/9/14 9:34:54 人评论 次浏览 -
Python生成指定区间中的随机数
要求生成区间[a, b]中的随机数。若要求为浮点数，则Python中只能近似达到这一要求，因为随机函数的取值区间一般都为左闭右开区间，因为只能无限接近b。若要求为整数，那么将取数区间设置为[a,b+1)即可以取到b了。具体如下：1. random()numpy.random.random(size=None)生成…
2021/9/14 9:34:54 人评论 次浏览 -
python对灰度图进行傅里叶变换和低通滤波
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread(lenaNoise.png, 0) # 直接读为灰度图像fft2 = np.fft.fft2(img) # FFT快速傅里叶变换s1 = np.log(np.abs(fft2))fftShift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img)) # 将低频部分…
2021/9/14 9:04:52 人评论 次浏览 -
python对灰度图进行傅里叶变换和低通滤波
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread(lenaNoise.png, 0) # 直接读为灰度图像fft2 = np.fft.fft2(img) # FFT快速傅里叶变换s1 = np.log(np.abs(fft2))fftShift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img)) # 将低频部分…
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2021-09-10作业
import numpy as np def andActivator(x): if x > 0: return 1 else: return 0 class ganzhiji(object): def init(self, x): self.x = x self.w = np.random.rand(2, 1) self.b = np.random.rand(1, 1) def forward(self): self.y = np.zeros((4, 1)) for i in range(…
2021/9/10 23:06:13 人评论 次浏览 -
2021-09-10作业
import numpy as np def andActivator(x): if x > 0: return 1 else: return 0 class ganzhiji(object): def init(self, x): self.x = x self.w = np.random.rand(2, 1) self.b = np.random.rand(1, 1) def forward(self): self.y = np.zeros((4, 1)) for i in range(…
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