np.cumproduct 与 np.cumprod 在numpy总存在两个计算累积乘积量的函数，cumproduct ，和cumprod 在测试一些行为时，发现一致，然后看源码，cumproduct 就是cumprod。 所以下面都以cumprod函数名讲解 计算累积乘积量 样例1 t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape([2,4]) print(t) y=np
首先是一段计算三个相似度的Python代码。 需要注意的是，进行归一化操作后，三个函数取值范围都是0-1，而且都是数值越大表示相似性越高，数值为1代表完全相似。 import numpy as np def EuclideanDistance(dataA,dataB): '''【目的】计算欧氏距离（对应值的差平方之和再开方），注重数据
在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结
from igraph import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def matrixgraph(matrix): G = Graph()#无向图 n = len(matrix) print(n) lielist=np.sum(matrix, axis=0) # 每一列的和 for i in range(n): if lielist[i]>0:
numpy.array(list(1,2,3,4)) #将一个list类型/tupe类型数据转换为一个array数组对象 #默认所有的数据类型都是相同，若传进来的参数类型不同，则遵循以下优先级： str > float > int ndarray对象.dtype #查看array对象中的数据类型 data = numpy.array(1,2,"1") print(dat
##numpy的属性 numpy是基于矩阵的运算 import numpy as np #将一个列表转换为矩阵 array = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(type(array)) # <class 'numpy.ndarray'> print(array.ndim) # 维度数 2 print(array.shape) # 形状 (2,3) print(array.size
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（大数据集） 摘要 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载
文章目录 绘制散点图代码运行结果代码分析 鸢尾花数据集中的散点图代码运行结果 绘制散点图 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 产生50对服从正态分布的样本点 nbPointers = 50 x = np.random.standard_normal(nbPointers) y = np.random.sta
Decision Trees Classification Trees 几种常用的决策树 ID3：由增熵原理决定C4.5：ID3用训练集的数据进行细小分割，这对新的数据没有意义，还会造成过拟合(overfitting)的问题，C4.5中增加了信息增益率，降低了过拟合的概率CART:用GINI指数决定如何分裂，但也存在过拟合的问题 实例 impor
文章目录 5.1 计算图5.1.1用计算图求解5.1.2 局部计算5.1.3 为何用计算图解题 5.2 链式法则5.2.1计算图的反向传播5.2.2 什么是链式法则5.2.3 链式法则与计算图 5.3 反向传播（基于计算图）5.3.1 加法节点的反向传播5.3.2 乘法节点的反向传播 5.4 反向传播的代码实现（基于计算图
场景描述 给定一张图片，从中截取出你需要的区域，并且以指定的大小显示出来。比如我们想获得下面这张图片的K，并且竖直显示。 实现代码 看起来比较困难，但是用cv2库，实现起来其实只有9句代码。 首先定义下输出图片的宽为250，高为350。然后读取我们的图片，就是上面这张图。定义需要获
原文链接：这里 0.什么是蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模拟也称为随机抽样法或统计实验法，是一种以统计理论为指导的风险分析技术，它的实质是按一定概率分布产生随机数的方法，来模拟可能出现的随机现象。由于各个自变量参数的状态概率值是通过大量的客观统计抽样得到的，所以又称客观概率法 1.原
python是一门相较于其他编程语言比较简单的编程语言，具有独特的优势：可以很好地用来代替matlab。以数据可视化为例，python有程序库matplotlib ,它提供了一个面向对象的API和一个过程式类的MATLAB API，他们可以并行使用。 matplotlib绘图入门 代码： import matplotlib.pyplot as plt
目录 环境配置 查看cuda是否安装完成 sigmod与relu函数 环境配置 查看cuda是否安装完成 查看在该目录下是否存在该文件。 在cmd命令行输入nvcc- V可以查看你的cuda版本。 查看Pytorch版本以及GPU是否可用 import torch print(torch.__version__) print('gpu:',torch.cu
Day3 第二部分 numpy学习 1.什么是numpy 2.numpy基础 3.numpy常用方法 4.numpy常用统计方法 为什么要学习numpy 1.快速 2.方便 3.科学计算的基础库 什么是numpy 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组（各种
文章目录 一、数据增多（图像增广）主要作用： 数据预处理**随机改变亮暗、对比度和颜色等****随机填充****随机裁剪****随机缩放****随机翻转****随机打乱真实框排列顺序****图像增广方法汇总** 总结 一、数据增多（图像增广） 在计算机视觉中通常对图像做一些随机的变化，产生
Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用，Pandas 对 Matplotlib 绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口，通过调用该接口可以实现常用的绘图操作。本节我们深入讲解一下 Pandas 的绘图操作。Pandas 之所以能够实现了数据可视化，主要利用了 Matplotlib 库的 plot()
如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中，有以下三种方法： 1) 操作整个 DataFrame 的函数：pipe() 2) 操作行或者列的函数：apply() 3) 操作单一元素的函数：applymap() 如何从上述函数中选择适合的函数，这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用
足球比赛是世界第一大球类运动，吸引无数的球迷观看，用AI模型来预测足球比赛的分析赛果是很有趣的一个活动。 数据准备 在对历史数据进行收集和处理后，对以下比赛数据进行预测。 第一列数据表征二分类的赛果，后面是各公司的指数以及一些处理出来的特征数据； 模型选择 作为常见的模
1 绘制密度图 1.1 密度图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde # 创建数据 data = [1.2]*8 + [2.2]*5 + [3.6]*8 + [4.9]*5 + [5.3]*2 + [6.6]*6 # 创建一个密度函数，从X轴给这个函数一个值时，它在Y轴上返回相应的值 dens
论文名称：A non-local algorithm for image denoising 论文下载：https://www.researchgate.net/profile/Bartomeu-Coll/publication/4156453_A_non-local_algorithm_for_image_denoising/links/0f317534c2cac194e4000000/A-non-local-algorithm-for-image-denoising.pdfhttps://ww
作者提示：可能存在错误，在我的电脑上可以运行； 写程序过程中发现不同的人写的边界框转换程序不一样， 有的只能转换numpy矩阵， 有的只能是转换tensor矩阵， 我就尝试着写了一个可以转换任何维度的任意格式的bbox函数。 水平不够，写的时候用的时间长了，脑袋就有些晕乎乎的，就发出来希望大
转自：https://blog.csdn.net/weixin_39858245/article/details/110776936 1.例子 import numpy as np a=np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0]]) unique_rows =np.unique(a, axis=0) reture_countsar
插入新维度import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5]) print ('a:',a) print('a.shape',a.shape) a1=a[:,np.newaxis] print ('a1:\n',a1) print('a1.shape',a1.shape) a2=a[np.newaxis,:] print ('a2:\n',a1) print('
from matplotlib import pyplot as plt#导入库 import numpy as np #生成数据图集 n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(Y,X)#color plt.scatter(X,Y,alpha=.5,s=75,c=T) plt.xlim((-1.5,1.5)) plt.xticks(()) plt.ylim((-1.5,1.5)) plt.y
