☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.环境 操作系统:win7 64位 moviepy:1.0.3 numpy:1.19.0 Python:3.7.2 二.应用代码及报错信息 程序代码 if __name__ == '__main__': import numpy as np make_frame = lambda t: 2 * [t*(…

https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50708302 报错原因: Numpy对逻辑表达式判别不清楚,它可以返回False如果等号两边两个式子是数值相等,也可以返回True因为等号两边两个式子是逻辑相等.它觉得这是模棱两可的,因此放弃做判断,统一用a.any()进行或比较,或a.all()进行与比较.…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.环境 操作系统:win7 64位 moviepy:1.0.3 numpy:1.19.0 Python:3.7.2 二.应用代码及报错信息 程序代码 if __name__ == '__main__': import numpy as np make_frame = lambda t: 2*[t**((int(100000*t))%3)*0.99] clip = AudioClip(make_frame, duration=5,fps=24000) v…

在使用pandas进行条件筛选时,使用了如下的代码: fzd_index=data[(data['实际辐照度']<mi)or(data['实际辐照度']>ma)].index 原本以为,并没有太大的问题.但是出现了ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().” 这样的报错. 正确方式: fzd_index=data[(data.…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在<moviepy音视频剪辑:AudioClip的max_volume方法报TypeError: bad operand type for abs(): 'list'错>介绍了调用max_volume时报TypeError的处理方法,使用该处理措施后max_volume使用缺省参数调用时处理正常了,但后来参数stereo为True时发现还是存在问题. 一.环境 操作系统:win7 64位 moviepy:1.0.3 numpy:1.19.0 Pytho…

在对数据增强后的faster rcnn中进行训练时,出现这个错误,原因是在lib/roi_data_layer/layer.py中,会出现 inds = np.reshape(inds, (-1,2))因此有效的roidb需为偶数.参考https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/issues/61可处理数据奇偶问题 #inds = np.reshape(inds, (-1, 2)) #row_perm = np.random.permutation(…

这是关于标签数量的问题,搜索"100," ,其中与读标签框有关,或者与标签匹配有关的,全部改到大于“图片中最多有的标签数量”即可.…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本专栏为moviepy音视频剪辑合成相关内容介绍的免费专栏,对应的收费专栏为<moviepy音视频开发专栏>. 一.moviepy基础能力系统介绍 本部分主要以类为单位介绍moviepy相关知识,相关内容主要来自moviepy官网.代码文档字符串以及源代码阅读. 1.moviepy简介及安装 2.moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类clip属性和方法详解 3.moviepy音视频剪辑:视频剪辑基类VideoClip的属性及方法详解 4.…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本部分为老猿CSDN全部博文的汇总(含转载部分),所有文章在此未进行归类,仅按文章标题排序,方便关键字查找.本部分内容将至少以周为单位定期更新,可能不包含发布的最新博文. BloomFilte布隆过滤器简介 CSDN-markdown编辑器使用方法 HTTP响应报文应答状态码及含义 HTTP请求头和响应头详解[转] IT人的5G网络架构视点:从网络架构演进的前世今生详解5G各NF网络功能体 Model/View开发小结 MoviePy v2.0.0.de…

属性 *)调整图像边缘及图像间的空白间隔plt.subplots.adjust(6个参数) 图像外部边缘的调整可以使用plt.tight_layout()进行自动控制,此方法不能够很好的控制图像间的间隔.如果想同时控制图像外侧边缘以及图像间的空白区域,使用命令: plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8,hspace=0.2, wspace=0.3) *)subplot(111)参数为111,即中间没有逗号隔开的意思…

在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环. 但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. def Theta(x): """ Scalar implemenation of the Heaviside step function. """ if x >= 0: return 1 else: return 0 Theta(array([-3,-2,-1,0…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

Numpy [数组切片] In [115]: a = np.arange(12).reshape((3,4)) In [116]: a Out[116]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [117]: a[1:,1:3] Out[117]: array([[ 5, 6], [ 9, 10]]) In [118]: [布尔值索引]找出数据中大于5的元素 In [134]: a = [ random.randint(…

为什么有numpy这个库呢? 1. 准安装的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. 2. 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. 3. 所…

用matplotlib制作的比较满意的蜡烛图 2D图形制作包, 功能强大, 习练了很久, 终于搞定了一个比较满意的脚本. 特点: 使用方面要非常简单 绘制出来的图要非常的满意, 具有如下的特点 时间和空间的比例尺需要固定, 就是说图件的大小需要依据数据的长度和价格的变动幅度自动调整, 至少时间轴上应该如此. 时间轴的刻度: 对于日线图而言, 年/月/日/星期几 都应该一目了然. Y轴: 对数刻度, 10%等比刻度线, 刻度值的标签应该能反应绝对的股价, 支持双Y轴(右侧的Y轴度量大盘的变化) 蜡…

讲解Python在线性代数中的应用,包括: 一.矩阵创建 先导入Numpy模块,在下文中均采用np代替numpy import numpy as np 矩阵创建有两种方法,一是使用np.mat函数或者np.matrix函数,二是使用数组代替矩阵,实际上官方文档建议我们使用二维数组代替矩阵来进行矩阵运算:因为二维数组用得较多,而且基本可取代矩阵. >>> a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #使用mat函数创建一个2X3矩阵 >>> a…

85 down vote favorite 31 What explains the difference in behavior of boolean and bitwise operations on lists vs numpy.arrays? I'm getting confused about the appropriate use of the '&' vs 'and' in python, illustrated in the following simple examples.…

注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.背景知识介绍 1.1.声音三要素: 音调:人耳对声音高低的感觉称为音调(也叫音频).音调主要与声波的频率有关.声波的频率高,则音调也高. 音量:也就是响度.人耳对声音强弱的主观感觉称为响度.响度和声波振动的幅度有关.一般说来,声波振动幅度越大则响度也越大. 音色:也就是音品.音色是人们区别具有同样响度.同样音调的两个声音之所以不同的特性,或者说是人耳对各种频率.各种强度的声波的综合反应.音色与声波的振动波形有关,或者说与声音的频谱结构有关. 更多关于…

pandas follows the numpy convention of raising an error when you try to convert something to a bool. This happens in a if or when using the boolean operations, and, or, or not. It is not clear what the result of >>>if pd.Series([False, True, Fals…

https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se11/html/jvms-2.html#jvms-2.6 小结: 1. https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se11/html/jvms-2.html#jvms-2.6java中的类局部变量.参数存在于Java虚拟机内存模型中的2.5.2. Java Virtual Machine Stacks --- Java虚拟机栈中:进一步具体而言,存在于2.6. Fra…

原文出处: pandas.pydata.org   译文出处:石卓林 这是关于pandas的简短介绍,主要面向新用户.可以参阅Cookbook了解更复杂的使用方法. 链接:http://python.jobbole.com/84416/ 习惯上,我们做以下导入 Python   1 2 3 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 使用传递…

10 Minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook Customarily, we import as follows: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplo…

Data manipulation primitives in R and Python Both R and Python are incredibly good tools to manipulate your data and their integration is becoming increasingly important1. The latest tool for data manipulation in R is Dplyr2 whilst Python relies onPa…

十分钟学会Pandas 这是关于Pandas的简短介绍主要面向新用户.你可以参考Cookbook了解更复杂的使用方法 习惯上,我们这样导入: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 请参阅数据结构简介部分 通过传递一个列表的值创建一个Series,让Pandas创建一个默认的整数索引: In [4]: s = pd.Series([1,3…

AI时代的到来,手机上的APP开始应用人脸识别去完成事情,如iphoneX的人脸解锁,百度自动贩卖机的人脸识别系统进行支付,支付宝的人脸识别登录等,提高了使用软件的易用性,但也因为其便利性,在某些市面上的应用已经发生了非本人(活人)通过图片可通过人脸识别,想想这样自己在应用上存储的信息和钱财不能得到保障,是一件很可怕的事情.因为这样,更应该去了解人脸识别的理论及实现,从而更好的去防范这种行为的发生.话不多说,把实现方法和在实现过程中遇到的问题和大家讨论讨论~ 一.环境准备 MacOs+PyCha…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re…

原文:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 译者:ChaoSimple 校对:飞龙 官方网站上<10 Minutes to pandas>的一个简单的翻译,原文在这里.这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:秘籍 .习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import ma…

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l…

大熊猫10分钟 这是对熊猫的简短介绍,主要面向新用户.您可以在Cookbook中看到更复杂的食谱. 通常,我们导入如下: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 对象创建 请参阅数据结构简介部分. 创建一个Series通过传递值的列表,让大熊猫创建一个默认的整数索引: In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) In [4]: s Out[4]: 0 1.0 1 3.0 2 5…