Tips: 一切都应该尽可能地简单,但不能过于简单。 —艾伯特·爱因斯坦 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons fr
Tips: 当前人工智能还未达到人类 5 岁水平,不过在感知方 面进步飞快。未来在机器语音、视觉识别领域,五到十 年内超越人类没有悬念。−沈向洋 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as n
# 图像直方图 # 1. 图像直方图简介 # 2. 图像直方图统计 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def cv_show(img,name): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/ope
# 3. 傅里叶变换 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/13_Lena.jpg',0) img_float = np.float32(img) # 输入图片转换成 np.float32 格式 dft = cv2.dft(img_float, flags =
# 边界填充 # 1. 边界填充简介 """① 边界填充就是对图像进行一些变换,让原始图像进行扩大。 ② 边界填充的入口参数: - BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素。 - BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abcdefgh|hgfedcb - BORDER_REFLEC
Matplotlib 是 Python 的绘图库,它经常与 NumPy 一起使用,从而提供一种能够代替 Matlab 的方案。不仅如此 Matplotlib 还可以与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包一起使用。Matplotlib 最初由 John D. Hunter 编写,目前,它的最新的版本是 3.3.1,最后一个支持 Python 2 的版本是 2.2.5 。
在x或者y轴指定间隔标数字 x_major_locator=MultipleLocator(8)#以每15显示 y_major_locator=MultipleLocator(0.2)#以每3显示 ax=plt.gca() ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) 在x或者y轴指定位置标指定内容 xdata存放
多项式回归 面对问题 欠拟合 在训练集与测试集都不能获得很好的拟合数据时,认为该假设出现了欠拟合(模型过于简单) 原因:模型学习到样本特征太少 解决:增加样本的特征数量(多项式回归) 过拟合 在训练集上能获得较好拟合,在训练集以外的数据集上却不能很好的拟合数据 原因:原始特征
import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('8.jpg',0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows,cols = img.shapecrow,ccol = int(r
PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性,更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包(一般是Python package)和程序,这些优秀的工具包极大地方便了PyTorch在特定领域的使用。比如对于计算机视觉,有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理;对于自然语言处理,有torchtext;对于图卷
一、代码示例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 设置绘图风格 plt.style.use('ggplot') # 设置中文编码和负号的正常显示 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus&
复现了几道古早题 [鹏城杯]Misc_water 两个文件,一个加密的压缩包和一张png 自然解压密码应该从png入手 010打开发现后面跟了一png,foremost分离 题目叫misc_water,那肯定和水印有关,可这两张熊猫头的分辨率不一样 陷入盲区,遂上网WP
9:00-10:00 -35 预测:行,实际:列 FN:实际yes预测no,得病没检测出 召回率:TP/P 精度:140/(140+20)=0.857 召回率:140/170=0.8235 准确率:(140+10)/200=0.75 数据变换:规范化 最小-最大规范化 Z- 规范化 10:00-11:00 -36
ctfshow单身杯 misc签到 一个加密的zip,直接爆破密码,得到一个png 用010打开图片,在末尾找到了base64密文,解码后发现是二维码 用stegsolve的red 0通道找到前一部分flag 补全反色二维码,扫出十六进制密文 解码得到后半部分flag 得到ctfshow{Your
简单介绍 OpenCV 是一个图像和视频处理库,具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析,如面部识别和检测,车牌读取,照片编辑,高级机器人视觉,光学字符识别等等。 在边缘检测的情况下,黑色对应于像素值(0,0,0),白线对应于(255,255,255)。视频中的每个图片和帧都分
一、代码示例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('../../Data/exercise_data/train.csv') any(data.Age.isnull()) # 检查年龄是否有缺失 data.dropna(subset=['Age'], inplace=True) # 删除含有缺失年龄的数据 # 设置中文和负号正常显
一、代码示例 import matplotlib.pyplot as plt data = [0.2456, 0.2342, 0.2890, 0.0892, 0.1420] labels = ['类别1', '类别2', '类别3', '类别4', '类别5'] explode = [0, 0.1, 0, 0, 0] color = ['#9999ff', '#ff9999
#本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_opt
# 本次采用KNN算法进行解析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #用于忽略由于版本更新等不影响的bug import seaborn as sns from matplotlib import rcParams from sklearn.model_sel
OpenCV知识点合集 1.OpenCV基础 加载图片,显示图片,保存图片 OpenCV函数:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite() 说明 OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道。 OpenCV默认使用BGR格式,而RGB和BGR的颜色转换不同,即使转换为灰度也是如此。
matplotlib 这是一篇快速画图的简单用法,另一个稍微详细一点的教程,可以见:https://www.cnblogs.com/wztshine/p/15101086.html 简单使用: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(-50, 51) y = x ** 2 # plt.plot(x, y) 可以根据 x,y 值来绘制图表
在很长一段时间里用Python绘图,matplotlib都不能很好的显示中文,起初是认为我的pycharm里的设置问题,但是发现同样的问题在spyder里也同样的出现了,虽然有的地方可以用英文实在不行用拼音。。。但是在作图这里没有中文真的是太不方便了,机缘巧合下在年前终于找到问题的根源了,于是乎爱刨
20220705 今天进行了python中的数据分析中的知识,今天主要是学习了matplotlib库的学习,python中的数据分析部分的知识,感觉和matlab中的知识相似,matplotlib主要是绘制图表的,包括折线图,直方图柱状图。 今天主要是学了折线图的知识。 from matplotlib import pyplot as pltimport rand
matplotlib —— 数据图绘制工具 matplotlib 是绘制统计图的python工具。 示例绘图 https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html 设置 Settings # 文字不清晰?清晰度、分辨率不够?用以下设置提高画质 plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 plt.rcParams['savefig
Misc_water 先分析图片hex值,发现给的图是由一头一尾两个png和中间一个倒置的jpg组成的。于是分别提取并把jpg正过来 with open('1','rb') as f: with open('flag.jpg','wb') as g: g.write(f.read()[::-1]) 由于题目是water,自然想到水印,又因为没有一样的图,于是尝试