Numpy怎样对数组排序 Numpy给数组排序的三个方法: numpy.sort:返回排序后数组的拷贝 array.sort:原地排序数组而不是返回拷贝 numpy.argsort:间接排序,返回的是排序后的数字索引 3个方法都支持一个参数kind,可以是以下一个值: quicksort:快速排序,平均O(nlogn),不稳定情况 mergesort:归并排序,平均O(nlogn),稳定排序(比如int数组[1,1,1,6,4]中a[0],a[1],a[2]的值相等,在排序时不改变其序列,则称所…
Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au…
一.Numpy概念 Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包.它提供了以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数. 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具. 线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成. 用于将C.C++.Fortran代码集成到Python的工具. 除了为Python提供快速的数组处理能力,Numpy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器.对于数值…
1.numpyNumPy(Numeric Python)是用Python进行科学计算的基本软件包. NumPy是Python编程语言的扩展,增加了对大型多维数组和矩阵的支持,以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组.NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生. 安装:如果你的ubuntu中没有安装python,请首先安装python在终端输入以下命令: sudo apt-get update sudo apt-get in…
一.Numpy简介: Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间.此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy提供了两种基本的对象:nda…
Matplotlib大家都很熟悉    不谈. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Echarts是百度出的很有名  也很叼. 以前操练过很多次.. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 散点  折线  饼图 等等 目前支持python的库pyecharts ---------…
//2019.07.18pyhton中pandas数据分析学习——第二部分2.1 数据格式转换1.查看与转换表格某一列的数据格式:(1)查看数据类型:某一列的数据格式:df["列属性名称"].dtype(2)数据类型转换:某一列的数据类型转换需要用到数据转换函数:df[列属性名称]=df[列属性名称].astype("新的数据类型")代码举例如下:import numpy as npimport pandas as pddf=pd.read_excel("…
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) dates import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) mytbl = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) mytbl mytbl.sort_val…
s = 'laonanHai' s1 = s.capitalize() #首字母大写,其他字母小写 s2 = s.upper() #全部大写 s3 = s.lower() #全部小写 print(s,s1,s2,s3) # code = 'aeQu' #不区分你输入的大小写 .upper可以加这里 # your_code = input('请输入验证码').upper() # if your_code == code.upper(): #也可以是your_code.upper() == code…
今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea…