仿射变换简介 什么是放射变换 图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点,通过某种变换,移动到另外一个地方. 从数学上来讲, 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量, 从而变换到另外一个向量空间的过程. 向量空间m : m=(x,y) 向量空间n : n=(x′,y′) 向量空间从m到n的变换 n=A∗m+b 整理得到: 将A跟b 组合在一起就组成了仿射矩阵 M. 它的维度是2∗3 使用不同的矩阵M,就获得了不同的2D仿射变换效果. 在opencv中,实现2D仿射变换, 需要借助wa

 背景:     中午快餐,菜单吃了个遍,天天纠结于不知道点啥菜.      想起读书考试时,丢纸团选答案,于是用python写个随机点菜脚本玩玩. 功能:      菜单为Excel,一个Sheet页为一个分类,每行显示每道菜的编号.菜名.价格,如下图所示. 1.程序启动,程序提示选择分类,按输入的数字进入相应分类所在Sheet页(目前分类写死,只有3类).     2. 程序获取Sheet页最大行数,以此为上限,随机生成一个1到最大行数之间的数字.     3.程序根据生成的随机数,读出该行

随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险. 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失.也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性. 随机森林是一个可做能够回归和分类. 它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模. 这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章. 什么是随机森林? 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 . 它是 一个 相对较 新 的 机器 学习 的 策略 (

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

/* N*N矩阵的旋转 不开辟新空间 programmer:qpz time:2014-11-09 */ #include <iostream> using namespace std; //#define MAX 3 const int MAX=3; class cou{ private: int x; int y; char num[MAX][MAX]; public: cou(){} cou(char num[MAX][MAX]); void Prin(void); void rotat

python 判断矩阵中每行非零个数的方法: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.py # @Software: PyCharm import time import numpy as np # data = np.array([ # [5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 0.0], # [3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0], #

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 #随机抽取一部分图片作为测试集 import random NameList=[]#存储所有图片名字 ''' NameListPath='NameList_v.txt' #图片名存储地址 SlicePath='Main visibal/test.txt' #抽取的元素的存储地址 SlicePath2='Main visibal/trainval.txt' #剩余的元素存储地址 ''' NameListPath='Main v

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{

python解释器示例 >>> import uuid >>> uuid.uuid1() UUID('ae6822e6-c976-11e6-82e0-0090f5f61084') >>> uuid.uuid1() UUID('af72c0a2-c976-11e6-b69e-0090f5f61084') >>> uuid.uuid1() UUID('afd03ab6-c976-11e6-8475-0090f5f61084') >&

案例:主要是基于"蒙特卡罗思想",求解排队等待时间问题 场景:厕所排队问题 1.两场电影结束时间相隔较长,互不影响: 2.每场电影结束之后会有20个人想上厕所: 3.这20个人会在0到10分钟之内全部到达厕所): 4.每个人上厕所时间在1-3分钟之间 首先模拟最简单的情况,也就是厕所只有一个位置,不考虑两人共用的情况则每人必须等上一人出恭完毕方可进行. 分析:对于每个人都有如下几个参数: 到达时间 / 等待时间 / 开始上厕所时间 / 结束时间 #!/usr/bin/env pytho

本次的内容为python的应用,关于随机.异常的应用,均多应用列表. 习题一 1.初始化一个数据集,包括5-10位同学的成绩数据(数据类型不限),数据格式如下: 学号 姓名 Java C语言 Python 2017XXXX 小白 87 68 92 2017XXXX 小黄 80 76 83 2017XXXX 小王 75 91 61 2017XXXX 小陈 67 80 74 ...... ...... 要求:学号的后四位,各科成绩(区间:60-100)用随机数产生. 2.增加平均成绩一栏,计算各科成

python矩阵的表示真是让人头大,下面记录一下具体用法:array是numpy库里的.不管怎样, 一.首先导入 numpy: 1)import numpy 2)from numpy import * 3)import numpy as np 二.定义array数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) X输出为5x4的矩阵: 三.X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1]

以前生成测试字符时,用random模块拼来拼去来生成随机串,如姓名,手机,身份证等,还是费一些功夫,不过有了faker模块,一切变得简单起来 基本使用: from faker import Faker fake = Faker() print fake.name() # Jeffrey Freeman fake = Faker("zh_CN") print fake.name() # 潘杨 print dir(fake) # 可以看到所有随机方法. fake = Faker() try

随机输出0-9的数字 from random import choice x = choice([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) print x 输出结果 #python first.py 2 #python first.py 3 #python first.py 2 ..............

# 1.使用python random模块的choice方法随机选择某个元素 import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] from random import choice print(choice(foo)) # 2.使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素 list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 设置种子使得每次抽样结果相同 random.seed(10) slice

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

创建二维数组的办法 直接创建(不推荐) 列表生产式法(可以去列表生成式 - 廖雪峰的官方网站学习) 使用模块numpy创建 举个栗子: 创建一个3*3矩阵,并计算主对角线元素之和. import numpy as npa=np.random.randint(1,100,9).reshape(3,3) #生成形状为9的一维整数数组a=np.random.randint(1,100,(3,3)) #上面的语句也可以改为这个print(a)(m,n)=np.shape(a) # (m,n)=(3,3)