axis 先看懂numpy.argmax的含义.那么numpy.sum就非常好理解. 看一维的例子. import numpy as np a = np.array([1, 5, 5, 2]) print(np.sum(a, axis=0)) 上面代码就是把各个值加相加.默认axis为0.axis在二维以上数组中才能体现出来作用. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) print(n…

重点 索引和切片 级联 聚合操作 统计操作 矩阵 什么是数据分析 是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析,帮助人们做出判断,以便采取适当的行动 商品采购量的多少 总部向各个地区代理的发货量 为什么学习数据分析 有岗位的需求 是Python数据科学的基础 是机器学习课程的基础 数据分析实现流程 提出问题 准备数据 分析数据 获得结论 成果可视化 数据分析三剑客 numpy pandas matplotlib…

numpy模块 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np 查看numpy版本 np.__version__ Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十…

numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y. 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1,…

我自己的一个体会,在学习机器学习和深度学习的过程里,包括阅读模型源码的过程里,一个比较大的阻碍是对numpy掌握的不熟,有的时候对矩阵的维度,矩阵中每个元素值的含义晕乎乎的. 本文就以一个2 x 2 x 3的三维矩阵为例,说明矩阵是如何表示图像的. 3d array表示一个图片.比如对ex = numpy.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ], [ [7, 8, 9], [0, 1, 2] ] ]),ex代表的维度是怎样的? 其实类似于list of list. 先看…

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字. 返回num均匀分布的样本,在[start, stop]. 这个区间的端点可以任意的被排除在外. Parameters(参数): start : scalar(标量) The starting value of the sequence(序列的起始点). stop : scalar 序列的结束点,除非endp…

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能.虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量比较大时,使用列表的速度会很慢.为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的…

Max Sum Plus Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 29942    Accepted Submission(s): 10516 Problem Description Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem…

Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中. import numpy as np a=np.arange(5) np.save('test.npy',a) 这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件 将test.npy文件中的文件读出来 import numpy as np a=np.load('test.np…

NUMPY INTRODUCTION NUMPY 提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于处理多维数组,用于储存和处理大型矩阵,本身是由C语言开发,比python自身的列表结构要高效的多. 高性能科学计算和数据分析的基础包,总结: • NUMPY是一个Python科学计算基础库,提供了多维向量 • NUMPY提供了用于数组快速操作的方法,数学,逻辑,排序,选择,线性代数,统计等 • NUMPY采用预编译的C代码完成,效率更高 安装: pip install numpy…

在介绍数组的组合和分割前,我们需要先了解数组的维(ndim)和轴(axis)概念. 如果数组的元素是数组,即数组嵌套数组,我们就称其为多维数组.几层嵌套就称几维.比如形状为(a,b)的二维数组就可以看作两个一维数组,第一个一维数组包含a个一维数组,第二个一维数组包含b个数据. 每一个一维线性数组称为一个轴.二维数组的第一个轴(axis=0)就是以数组为元素的数组,第二个轴(axis=1)就是数组中的数组.因此第一个轴的方向就是沿着列的方向,第二个轴的方向沿着行的方向. 这似乎有点反直觉,毕竟我们…

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于…

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,…

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2…

0.摘要 最近一段时间在学习yolo3,看了很多博客,理解了一些理论知识,但是学起来还是有些吃力,之后看了源码,才有了更进一步的理解.在这里,我不在赘述网络方面的代码,网络方面的代码比较容易理解,下面将给出整个yolo3代码的详解解析,整个源码中函数的作用以及调用关系见下图: 参考:https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/95672137?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.non…

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…

from matplotlib import pyplot as plt #调节图形大小,宽,高 plt.figure(figsize=(6,9)) #定义饼状图的标签,标签是列表 labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分'] #每个标签占多大,会自动去算百分比 sizes = [60,30,10] colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] #将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块…

霍夫变换 霍夫变换是1972年提出来的,最开始就是用来在图像中过检测直线,后来扩展能检测圆.曲线等. 直线的霍夫变换就是 把xy空间的直线 换成成 另一空间的点.就是直线和点的互换. 我们在初中数学中了解到,一条直线可以用如下的方程来表示:y=kx+b,k是直线的斜率,b是截距. 我们转换下变成:b=-kx+y.我们是不是也可以把(k,b)看作另外一个空间中的点?这就是k-b参数空间. 这样,我们就把一条x-y直线用一个(k,b)的点表示出来了. 我们看到,在x-y图像空间中的一个点,变成了k-…

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

python基础题(53道题详解) 1.简述解释型和编译型编程语言? 概念: 编译型语言:把做好的源程序全部编译成二进制代码的可运行程序.然后,可直接运行这个程序. 解释型语言:把做好的源程序翻译一句,然后执行一句,直至结束! 区别: 编译型语言,执行速度快.效率高:依赖编译器.跨平台性差些.如C.C++.Delphi.Pascal,Fortran. 解释型语言,执行速度慢.效率低:依赖解释器.跨平台性好.如Java.Basic. 2.Python解释器种类以及特点 CPython c语言开发的…

引言 在做实例分割或语义分割的时候,我们通常要用labelme进行标注,labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异.如果要用coco数据集的信息,就要对json文件进行修改和转换.本博客提供两种格式的具体内容及含义以及两种格式相互转换的代码,并对两种格式的json标注信息进行可视化. 1.coco格式的json标注信息详解及可视化 从coco官网下载coco的数据集里面,关于实例的标注信息在“annotations_trainval2017.zip…

pickle模块详解 该pickle模块实现了用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议. “Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程, “unpickling”是反向操作,从而将字节流(来自二进制文件或类似字节的对象)转换回对象层次结构.pickle模块对于错误或恶意构造的数据是不安全的. pickle协议和JSON(JavaScript Object Notation)的区别 : 1. JSON是一种文本序列化格式(它输出unicode文本,虽然大部分时间它…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 Keras卷积层 1.1 Conv2D 1.2 SeparableConv2D 1.3 Conv2DTranspose 1.3.1 去卷积的例子1 1.3.2 去卷积的例子2 2 Keras参数初始化 2.1 正态分布 2.2 均匀分布 2.3 截尾正态分布 2.…

今天详解一个 Python 库 Streamlit,它可以为机器学习和数据分析构建 web app.它的优势是入门容易.纯 Python 编码.开发效率高.UI精美. 上图是用 Streamlit 构建自动驾驶模型效果的 demo,左侧是模型的参数,右侧是模型的效果.通过调整左侧参数,右边的模型会实时地响应. 由此可以看出,对于交互式的数据可视化需求,完全可以考虑用 Streamlit 实现.特别是在学习.工作汇报的时候,用它的效果远好于 PPT. 因为 Streamlit 提供了很多前端交互的…

Python3调用C程序(超详解) Python为什么要调用C? 1.要提高代码的运算速度,C比Python快50倍以上 2.对于C语言里很多传统类库,不想用Python重写,想对从内存到文件接口这样的底层资源进行访问 Python调用C的方法: Python调用C的方法通常有3种: 1.SWIG,编写一个额外的接口文件来作为SWIG(终端工具)的入口 2.通过CTypes调用 3.使用Python/C API方法 第一种方法大多数情况下会带来不必要的麻烦,我并没有试验,本文只针对2,3方法作详…

简单绘图,折线图,并保存为图片 import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,5,15,10,20] plt.plot(x,y,'ro-',color='blue') plt.savefig('testblueline.jpg') plt.show() 程序 生成图片: import matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4,5] #x轴数据y=[10,5,15,10,20] #y轴数据.x轴和y轴一一对应就形…

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I…

示例代码下载:Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects) 本博文详细介绍 .NET 3.5 中引入的重要功能:Language Integrated Query(LINQ,语言集成查询).通过LINQ,我们可以使用相同API操作不同的数据源.接下来就让我们看看LINQ是什么以及如何使用? 再此之前,需要先了解的相关技术 1.        隐式类型.匿名类型.对象初始化器 1)        隐式类型,使用var关键字创建,C#编译器会根据用于初始化局部变量的初始值推断出变…