要求:输入一个n*n的矩阵,矩阵包括从-1到1的浮点数,将其转化为可视化图像 调库 from PIL import Image import numpy as np import math 载入图像,并使用np.array()转化为矩阵 Image.new()第一个参数是模式,第二个是尺寸,第三个参数如果不填默认是黑色,填3个255就是白色. img = Image.new('RGB', (256, 256), (255, 255, 255)) matrix=np.array(img) matr

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

python写一个通讯录step by step V3.0 参考: http://blog.51cto.com/lovelace/1631831 更新功能: 数据库进行数据存入和读取操作 字典配合函数调用实现switch功能 其他:函数.字典.模块调用 注意问题: 1.更优美的格式化输出 2.把日期换算成年龄 3.更新操作做的更优雅 准备工作 db准备 - 创建数据库 mysql> create database txl charset utf8; Query OK, 1 row affecte

这两天做统计,需要用到当月第一天0点0分0秒的unix timestamp,上个月第一天0点的unix时间戳,三个月前月第一天的0点的Unix时间戳,六个月前当月第一天的0点的Unix时间戳,现在整理如下,看代码和执行的结果,凑了半天的结果. __author__ = 'chunyang.wu'# -*- coding: utf-8 -*-import timeimport datetime #当月第一天0点的Unix时间戳print "unix_this_month_ago:",in

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

Matrix #python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy as np import math a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) m=np.asmatrix(a)#将输入的a解释为矩阵m,并修改m中某

python实现一个简单三层神经网络的搭建(有代码) 废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层.本文所构建的神经网络隐藏层只有一层.一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测.首先我们先来初始化这个神经网络吧! 1.初始化 我们所要初始化的内容包括:神经网络每层上的神经元个数(这个是根据实际问题输入输出而得到的,我们将它设置为一个可自定义量). 不同层间数据互相传送的权重值. 激活函数(模拟自然界的神经元,刺激信号需

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

这是关于Python的第9篇文章,介绍如何用Python设计一个经典小游戏:猜大小. 在这个游戏中,将用到前面我介绍过的所有内容:变量的使用.参数传递.函数设计.条件控制和循环等,做个整体的总结和复习. 游戏规则: 初始本金是1000元,默认赔率是1倍,赢了,获得一倍金额,输了,扣除1倍金额. 玩家选择下注,押大或押小: 输入下注金额: 摇3个骰子,11≤骰子总数≤18为大,3≤骰子总数≤10为小: 如果赢了,获得1倍金额,输了,扣除1倍金额,本金为0时,游戏结束. 程序运行结果是这样的: 现在

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

使用 pyinstaller 打包工具常用参数指南 pyinstaller -F demo.py 参数 含义 -F 指定打包后只生成一个exe格式的文件 -D –onedir 创建一个目录,包含exe文件,但会依赖很多文件(默认选项) -c –console, –nowindowed 使用控制台,无界面(默认选项) -w –windowed, –noconsole 使用窗口,无控制台 -p 添加搜索路径,让其找到对应的库. -i 改变生成程序的icon图标 pyinstaller -F -w -

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/Wxtrkbc/p/5519453.html 以前游戏2048火的时候,正好用其他的语言编写了一个,现在学习python,正好想起来,便决定用python写一个2048,由于没学过python里面的界面编程,所以写了一个极其简单的无界面2048.游戏2048的原理和实现都不难,正好可以拿来练手,要是不知道这游戏的话,可以去网上查一下,或者下载一个到手机来玩一下,我就不在说其原理.我知道不放图的话大家一点兴趣都没,下面首先放一张游戏成型图

本文是对我原先写的python常用序列list.tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充.结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博. Section 1:行列式的计算 我们知道,线代中,行列式是相当重要的一部分,因为行列式通常决定了一个矩阵的逆是否存在以及方程是否有解等,因此,掌握行列式的计算相当重要,结合numpy矩阵库,对我们所学进行拓展,并且在学习的过程中还能掌握numpy的使用,可谓一举两得. 在原先的博客中,已经提及了numpy中如何创建矩阵.如何求解矩

教大家如何在树莓派上自己动手做一个天气预报.此次教程需要大家有一定的python 基础,没有也没关系,文末我会放出我已写好的代码供大家下载. 首先在开始之前 需要申请高德地图API,去高德地图官网注册一下,然后创建一个天气应用(免费的),得到一个免费key.然后开始撸码了 (说一下,我用的是python 3) 1.下面给出调用高德地图API,获取天气数据的方法.将申请的key替换进url中,再将你的城市代码(网上可查,可以具体到区)替换下即可. def GetWeatherInfo(): url

一.说明 简述:本文将以4399小游戏<宠物连连看经典版2>作为测试案例,通过识别小图标,模拟鼠标点击,快速完成配对.对于有兴趣学习游戏脚本的同学有一定的帮助. 运行环境:Win10/Python3.5. 主要模块:win32gui(识别窗口.窗口置顶等操作).PIL(屏幕截图).numpy(创建矩阵).operator(比较值).pymouse(模拟鼠标点击). 注意点: 1.如果安装pymouse不成功或者运行报错,可以考虑先通过whl 安装pyHook.然后再通过pip安装pyuseri

Python如何输出矩阵的行数与列数? 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据,想要获得矩阵的行数和列数有以下方法: 1.利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以输出一个元组(m,n),其中元组的第一个数m表示矩阵的行数,元组的第二个数n为矩阵的列数 具体代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print(x.shape) # (4, 3)#

python写一个不同的贪吃蛇 写这篇文章是因为最近课太多,没有精力去挖洞,记录一下学习中的收获,python那么好玩就写一个大一没有完成的贪吃蛇(主要还是跟课程有关o(╥﹏╥)o,课太多好烦) 第一步先安装我们需要的类, pycharm--写游戏的主要类 win32con,win32gui--用他来弹出提示信息 time--用来刷新,一般使用 clock.tick() sys --用他来结束进程 random--用它来随机生成食物 首先要规划分析一下: 1.绘制界面 2.在界面上绘制贪吃蛇 3