一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimesion. 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量: 而第二个二维数组是以

功能:返回多维结构,常见的如2D图形,3D图形 np.mgrid[ 第1维,第2维 ,第3维 , …] 第n维的书写形式为: a:b:c c表示步长,为实数表示间隔:该为长度为[a,b),左开右闭 或: a:b:cj cj表示步长,为复数表示点数:该长度为[a,b],左闭右闭 举例说明: 1)生成1D数组: a=np.mgrid[-::3j] a 在[-4,4]区间内取3个值 返回: array([-., ., .]) 2)生成个2D矩阵: mgrid[[::3j, ::2j]] 生成的是3*2

import numpy as np dtype=np.float32 num_anchors = 6 y, x = np.mgrid[0:4, 0:4] print(y) print(x) y = np.expand_dims(y, axis=-1) x = np.expand_dims(x, axis=-1) h = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) w = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) xmin = x

np.random.randn是基于标准正态分布产生的随机数,np.random.rand是基于均匀分布产生的随机数,其值在[0,1). np.mgrid 与np.ogrid的理解及区别:np.mgrid 与np.ogrid的目的都是为创建一个格栅区域,而mgrid返回的是相同维度的数组,ogrid仅返回本维度的数组,而创建格栅区域可以i这样理解:如果要确定一点(x,y),则对于mgrid返回值而言,首先取出所有数组的第x行,然后再第x行取出第y个数字,因此,mgrid的第一个数组x,每行都是相

前言关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(grap

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

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

不论是利用Mayavi还是matplotlib绘制三维图表,里面都用到了numpy中的一个函数叫mgrid.本次博客我简单地讲一下mgrid是干什么用的,以及一个三维曲面是如何绘制出来的. 首先说明一下这里的三个变量分别是k(x轴).b(y轴)以及ErrorArray(z轴).为了更好地理解mgrid后的k.b以及ErrorArray是什么,我想在这里举个简单的例子,然后用Python做个图,这样大家就都明白了. 这次也不让Err=∑{i=1~n}([yi-(k*xi+b)]**2)了,来个简单

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o

numpy是Python中的基础模块,类型ndarray定义了一个具有矢量算术运算的多维数组,无需编写循环,就能对整个数组进行批量运算.通常情况下,导入numpy,设置别名为np. import numpy as np 一,创建多维数组 ndarray是N-Dimension-Array的简称,该对象是一个快速而灵活的大数据集容器,该容器中存储的元素的数据类型都是相同的. 创建矩阵的方法有array().arange().ones函数和zeros函数,array()是一个函数,用于创建ndarr

Matplotlib 教程 本文为译文,原文载于此,译文原载于此.本文欢迎转载,但请保留本段文字,尊重作者和译者的权益.谢谢.: ) 介绍 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式.这里将会探索 matplotlib 的常见用法. IPython 以及 pylab 模式 IPython 是 Python 的一个增强版本.它在下列方面有所增强:命名输入输出.使用系统命令(shell commands).排

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

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

本文完整示例:完整示例代码 本文介绍了基础的.常用的创建ndarrary的多种方法,附带示例代码. 一.通过ndarray创建 import numpy as np 1.1 一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) a array([1, 2, 3]) 1.2 二维数组 np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) 1.3 三维数组 arr1 = np.array([ [ [1

ufunc简介 ufunc指universal function,是一种能够对数组中的所有元素进行操作的函数,ufunc是针对数组进行操作的函数,对一个数组进行重复的运算时,使用ufunc比math库中的函数效率要高很多,然而由于ufunc会对数组做一些特殊操作,所以在单一值的函数处理上就比math库中的效率要低: 在使用ufunc时,注意千万不要用循环遍历,而是应该使用列表推导式,否则就不叫ufunc了,而是对每一个元素分别运算,失去了ufunc的意义: ufunc的结果可以直接保存到原始数组

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli