学习路线 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 1.简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装: pip3 install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 2.简单绘制线形图 plt.plot() # 绘图

使用 from scipy.misc import imread, imresize, imsave 时出现报错,查找后发现新版本的Scipy不再包含imread,imresize,imsave,需要使用的话,就安装 scipy 1.0.0版本, 比如: conda install --prefix=/home/xxx/PycharmProjects/project_01/env scipy=1.0.0 imread将用imageio.imread来取代,输入: conda install --

首先要先看相应的库是否已经安裝成功 pip install numpy pip install pillow pip install scipy 都成功安装之后,执行: import scipy.misc dir(scipy.misc) 输出如果沒有imsave.imread模块,说明是你的scipy版本的问题. 這是scipy 1.3.0版本的: 表面就缺少了好几个模块. 如果需要使用imsave.imread等模块,则把原有的scipy卸载(pip uninstall scipy),手动安裝

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

接着上周继续,没看的童鞋.请移步: http://www.cnblogs.com/Chary/p/No00004B.html 这里,假设你已经能够看到这个画面了: 接下来,我们继续 给药 : 安装nose 进入Scripts文件夹,输入命令: pip install nose 看你人品和网速.. 安装numpy 不过这里,我就要吐槽一下Windows了,python官网上下载里面没有Windows,然后下载源码安装也失败.为啥? 提示: Unable to find vcvarsall.bat.

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形

public function tianjia(){ $goods=D('Goods'); if(!empty($_POST)){ if($_FILES['f_goods_image']['error']<4){ $cfg=array( 'rootPath' => './Public/uploadss/', );//保存根路径 $up=new \Think\Upload($cfg); //uploadOne方法执行成功后会把附件(在服务器上)的名字和路径等相关信息给我们返回. $z= $up-

有些时候,我们不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片处理.这时候,我们可以通过循环来执行处理,也可以调用程序自带的图片集合来处理. 图片集合函数为: skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 这个函数是放在io模块内的,带两个参数,第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径,可以是一个str字符串.第二个参数load_func是一个回调函数,我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现.回调函数默认为im

skimage提供了io模块,顾名思义,这个模块是用来图片输入输出操作的.为了方便练习,也提供一个data模块,里面嵌套了一些示例图片,我们可以直接使用. 引入skimage模块可用: from skimage import io 一.从外部读取图片并显示 读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径.显示图片使用skimage.io.imshow(arr)函数,带一个参数,表示需要显示的arr数组(读取的图片以numpy数

写机器学习相关博文,经常会碰到很多公式,而Latex正式编辑公式的利器.目前国内常用的博客系统,好像只有博客园支持,所以当初选择落户博客园.我现在基本都是用Latex写博文,然后要发表到博客园上与大家共享,就又得经历一番功夫:首先,将Latex源码拷贝到博文的HTML源码编辑器中:然后,修改部分HTML不支持的Latex源码,使得最后的博文跟我生成的PDF文档几乎一摸一样.这里面设计到图标的引用,论文的引用,文字颜色的调整,部分段落的标号等一些列问题.一旦文档有些长了,做这些工作就挺让人郁闷的.

程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 31 17:36:56 2015 """ import logging from time import time from numpy.random import RandomState import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from sklearn

写机器学习相关博文,经常会碰到很多公式,而Latex正式编辑公式的利器.目前国内常用的博客系统,好像只有博客园支持,所以当初选择落户博客园.我现在基本都是用Latex写博文,然后要发表到博客园上与大家共享,就又得经历一番功夫:首先,将Latex源码拷贝到博文的HTML源码编辑器中:然后,修改部分HTML不支持的Latex源码,使得最后的博文跟我生成的PDF文档几乎一摸一样.这里面设计到图标的引用,论文的引用,文字颜色的调整,部分段落的标号等一些列问题.一旦文档有些长了,做这些工作就挺让人郁闷的.

转自:https://my.oschina.net/u/1431433/blog/189337 1. 下载安装Python 下载: python-3.3.3.amd64.msi (救在Python.org下载就好了) 安装: 直接双击安装 2. 下载安装Setuptools 下载ez_setup.py 到某一个目录(如: e:\tools\ez_setup.py), 下载地址: http://www.pip-installer.org/en/latest/installing.html#inst

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 可以用opencv的卷积函数来实现卷积: import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("api

  在使用mnist数据集的时候,一直想看看数据中原来的图片,还有卷积层.池化层中的图片,经过不断的捣鼓,最后终于显示了出来.只看数据集中的图片用如下代码就好了: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab mnist = input_data.read_data_sets("M

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写