np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1…

以上三个函数,主要区别在于能够拓展维度上和重复方式: np.tile() 能够拓展维度,并且整体重复: a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,(2,2)) # out # array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2. np.repeat()能够将多维flatten一维后,进行个体重复: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.repeat(b,3) # out #array([1, 1…

>> import numpy as np >> help(np.repeat) >> help(np.tile) 二者执行的是均是复制操作: np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素: np.tile:复制的是多维数组本身: 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中…

np.repeat()用于将numpy数组重复. numpy.repeat(a, repeats, axis=None); 参数: axis=0,沿着y轴复制,实际上增加了行数axis=1,沿着x轴复制,实际上增加了列数 1. 一维数组重复3次 # 随机生成[0, 5)之间的数,形状1行4列,将此数组按y轴重复3次 import numpy as np pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print(pop)…

1.Numpy的 tile() 函数,就是将原矩阵横向.纵向地复制.tile 是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来. 举个例子,原矩阵: import numpy as np mat = np.array([[1,2], [3, 4]]) 横向: print(np.tile(mat,(1, 4))) #等同于 print(np.tile(mat, 4)) [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4 3 4]] [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3…

numpy.repeat(a, repeats, axis=None) >>> a = np.arange(3) >>> a array([0, 1, 2]) >>> np.repeat(a, 2) array([0, 0, 1, 1, 2, 2]) >>> a = [[0,1], [2,3], [4,5]]>>> y = np.repeat(a, 2)>>> yarray([0, 0, 1, 1,…

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(…

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

相关算法 python代码参考http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/9668439#(作少量修改与注释) #coding:utf8 import matplotlib.pylab as plt import numpy as np import cPickle class RBM: def __init__(self,n_visul, n_hidden, max_epoch = 50, batch_size = 110, penalty…

tile(A,reps) 通过重复 reps次数的A 创建一个数组 examples: >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> np.tile(a, 2) array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) >>> np.tile(a, (2, 2)) array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) >>> np.tile(a, (2, 1, 2)) array(…

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL…

作者:桂. 时间:2017-05-03  12:18:46 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html 前言 本文主要记录python下音频常用的操作,以.wav格式文件为例.其实网上有很多现成的音频工具包,如果仅仅调用,工具包是更方便的. 1.批量读取.wav文件名: import os filepath = "./data/" #添加路径 filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文…

1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop)与外循环(o…

本課主題 Numpy 的介绍和操作实战 Series 的介绍和操作实战 DataFrame 的介绍和操作实战 Numpy 的介绍和操作实战 numpy 是 Python 在数据计算领域里很常用的模块 import numpy as np np.array([11,22,33]) #接受一个列表数据 创建 numpy array >>> import numpy as np >>> mylist = [1,2,3] >>> x = np.array(my…

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/…

Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子讲过,Windows下也可以通过pip,或者到下面网址下载: Obtaining NumPy & SciPy libraries 5.3.1…

一.K近邻 有两个类,红色.蓝色.我将红色点标记为0,蓝色点标记为1.还要创建25个训练数据,把它们分别标记为0或者1.Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 包含25个已知/训练数据的(x,y)值的特征集 trainData = np.random.randint(, , (, )).astype(np.float32) # 用数字0和1分别标记红色和蓝色…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

问题: 为什么第一次输出矩阵形式的数据,第二次输出list形式的数据? 详见代码: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print('ndim :', a.ndim) 控制台输出: [[1 2] [3 4]] ndim : 2 然而,代码修改一下: b = np.array([[11, 12], [14, 16, 17]]) print(b) print(type(b)) 控制台输出: [list([11, 12]) list([14, 16, 17]…

__author__ = 'tsungyi' import numpy as np import datetime import time from collections import defaultdict from . import mask as maskUtils import copy import logging class COCOeval: # Interface for evaluating detection on the Microsoft COCO dataset. #…

阅读对象:熟悉knn.了解opencv和python. 1.knn理论介绍:算法学习笔记:knn理论介绍 2. opencv中knn函数 路径:opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp 3.案例 3.1数据集介绍 我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序.为了达到这个目的我们需要训练数据和测试数据.OpenCV 安装包中有一副图片(/samples/python2/data/digits.png), 其中有5000 个手写数字…

第一章:准备工作环境 WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe 1.1 设置matplotlib参数 配置模板以方便各项目共享 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 三种方式: 当前工作目录 用户级 Documents and Setting 安装级配置文件 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5…

100 numpy exercise 翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源:https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库. Python版本:Python 3.6.2 Numpy版本:Numpy 1.13.1 1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆) (提示: import -…

1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop…

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color…

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,…

本章介绍tf基础知识,主要包括cookbook的第一.二章节. 方针:先会用,后定制 Ref: TensorFlow 如何入门? Ref: 如何高效的学习 TensorFlow 代码? 顺便推荐该领域三件装备: How TensorFlow Works? Steps Import or generate datasets Transform and normalize data Partition datasets into train, test, and validation sets Se…

作者:代码律动链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36303821来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 挑战 1:引入 numpy 并查看 numpy 的版本. 要求:这是第一步,以后我们使用 numpy 时都将用别名 np. # 答案 import numpy as np print(np.__version__) #> 1.13.3 挑战 2:创建数组 要求:创建一维数组,内容为从 0 到 9. # 输入数组 arr =…

1.什么是猫狗大战: 数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练.测试两个部分. 2.什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.      如果用比较平实的话来说,就是"我们已经存在了一个带标签的数据库,现在输入没有标签的新数…

1.# Path to Shapes trained weightsSHAPES_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_shapes.h5") https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/79903232    -- 训练自己的数据集# Save weights,Typically not needed because callbacks save after every ep…