numpy API: flattened flip() (in module numpy) fliplr() (in module numpy) flipud() (in module numpy) flip: flip(m, 0) is equivalent to flipud(m). flip(m, 1) is equivalent to fliplr(m). flip(m, n) corresponds to m[...,::-1,...] with ::-1 at position n.

np.newaxis的功能是插入新维度,看下面的例子: a=np.array([1,2,3,4,5])print a.shape print a 输出结果 (5,)[1 2 3 4 5] 可以看出a是一个一维数组, x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]a=np.array([1,2,3,4,5])b=a[np.newaxis,:]print a.shape,b.shapeprint a print b 输出结果: (5,) (1, 5)[1 2 3

np.loadtxt报错 通过pandas生成的cvs数据利用nump.loadtxt读取的时候 tmp = np.loadtxt('test.csv', dtype=np.str, delimiter=",") UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode characters in position 57-58: ordinal not in range(256) 随后指定编码方式为uft-8依然报错 tmp = np.loadt

np array转json import numpy as np import codecs, json a = np.arange().reshape(,) # a by array b = a.tolist() # nested lists with same data, indices file_path = "/path.json" ## your path variable json.dump(b, codecs.open(file_path, ) ### this save

该函数的形式为: linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 作用为:在规定的时间内,返回固定间隔的数据.他将返回“num”个等间距的样本,在区间[`start`, `stop`]中.其中,区间的结束端点可以被排除在外. 参数: start : scalar 队列的开始值 stop : scalar 队列的结束值.当‘endpoint=False’时,不包含该点.在这种情况下,队列包含除了“num

b = a[i:j:s]: i为起始索引(缺省为0), j为结束索引(不包括,缺省为len(a)), s为步进(缺省为1). 所以a[i:j:1]相当于a[i:j]. 当s<0时: i缺省时,默认为-1, j缺省时,默认为-len(a)-1, 所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1],也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍.

#!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@qq.com import cv2 import numpy as np fn="test.png" if __name__ == '__main__': print 'http://blog.csdn.net/myhaspl' print 'myhaspl@qq.com' print print 'loading %s ...' % fn print 'working

数字 Int,整型 Float,浮点型 Long,长整型 布尔 字符串 列表 元组 字典 1.数字 INT(整型) 在32位系统上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1,即-2147483648 ~ 2147483647. 在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63~2**63-1,即-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807. LONG(长整型) Python的长整型没有指定位宽,即:Python没有限制长整型数值

Write a function that takes a string as input and returns the string reversed. Example: Given s = "hello", return "olleh". 在这里介绍python中字符串翻转的几种方法: 1.步长为-1的切片操作. class Solution(object): def reverseString(self, s): """ :ty

1numpy库 numpy 是 python 的科学计算库 部分功能: 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75", ski

 Pandas是一个基于python中Numpy模块的一个模块 Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好,但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些.pandas帮助填补了这⼀空⽩,使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程,⽽不必切换到更特定于领域的语⾔,如R.与出⾊的 jupyter⼯具包和其他库相结合,Python中⽤于进⾏数据分析的环境在性能.⽣产率和协作能⼒⽅⾯都是卓越的. pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库,提供了快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观地处理关系型.

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,

映射是键值对偶的集合.Scala有一个通用的叫法——元组:n个对象的聚集,并不一定要相同的类型. 构造映射 键A -> 值B scala> val scores = Map()//不可变映射 scores: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(wcc100 -> ) scala> val scores1 = scala.collection.mutable.Map()//可变的映射 scores1: scala.coll

读文件 pd.read_csv('path/to/file.txt',header=0,names='ab',index=0) names Columns这个可以不写,制定索引列是第一列,这样就没有序号 写文件 np.tofile("d:/python/np.txt") dataframe 类似于二维列表 充分利用map函数 df.a=df.a.map(function) 修改一列的值 筛选列 new_dataframe = df[df.a!=''] 这种办法可以筛选得到新的df 自动

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati

sklearn学习总结(超全面) 关于sklearn,监督学习几种模型的对比 sklearn之样本生成make_classification,make_circles和make_moons python np.logspace(1,10,5) np.linspace() 创建等比数列,生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布np.logspace() log分布间距生成listnp.arange() 生成(start,stop)区间指定步长step的list num

Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks: Application Residual Networks Autonomous driving - Car detection YOLO Face Recognition for the Happy House Art: N

Convolutional Neural Networks https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/home/welcome There are still something confuse me! working how to paste the jupyter here.................................................... Convolutional Neur

有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() %timeit是指python表达式或语句的执行时间 Pandas中的none与np.nan都视作np.nan 数据清洗 df.loc[index,column] ------>元素索引,

PANDAS 的使用 一.什么是pandas? 1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析人物而创建的. 2.pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集的工具 3.pandaas提供了大量能使我们快速便捷的处理数据的函数和方法. 4.pandas使python成为了强大高效的数据分析环境的重要因素之一. 5.SPSS数据分析工具IBM 1g excel 6.panda数据预处理

源码下载 在本章主要内容: NumPy基础知识 加载iris数据集 查看iris数据集 用pandas查看iris数据集 用NumPy和matplotlib绘图 最小机器学习配方 - SVM分类 介绍交叉验证 以上汇总 机器学习概述 - 分类与回归 简介 本章我们将学习如何使用scikit-learn进行预测. 机器学习强调衡量预测能力,并用scikit-learn进行准确和快速的预测.我们将检查iris数据集,该数据集由三种iris的测量结果组成:Iris Setosa,Iris Versic