1. 查看数据类型 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr) [1 2 3 4 5] # dtype用来查看数据类型 arr.dtype dtype('int32') 2. 转换数据类型 # astype用来转换数据类型 float_arr = arr.astype(np.float64) # dtype用来查看数据类型 float_arr.dtype dtype('float64') # 将浮点数转换为整数,小数部分会被

转载:https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/99543188 numpy.savetxt 参数 numpy.savetxt(fname,X,fmt ='%.18e',delimiter ='',newline ='n',header ='',footer ='',comments ='#',encoding = None ) 将数组保存到文本文件. 参数: fname : 文件名或文件句柄 如果文件名结束.gz,文件将自动以压缩gzi

初始Numpy 一.什么是Numpy? 简单来说,Numpy 是 Python 的一个科学计算包,包含了多维数组以及多维数组的操作. Numpy 的核心是 ndarray 对象,这个对象封装了同质数据类型的n维数组.起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写. 二.ndarray 与 python 原生 array 有什么区别 NumPy 数组在创建时有固定的大小,不同于Python列表(可以动态增长).更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始

基本操作: 读取文件(与pandas读取csv相似): import numpy numpy.genfromtxt("word.txt", delimiter=',', dtype=str)# => <class 'numpy.ndarray'> numpy.array(序列) # 一维向量 vector = numpy.array([1, 2, 3, 4]) print(vector.shape) # 二维矩阵 matrix = numpy.array([[5, 1

Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数库! Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度.在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百.因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术.统计和线性代数运算时采用了优化算法. Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构.Numpy对矩阵运算进行了优化,使我们能够高效地执行线性代数运算,使其非常适合解决机器学习问题. 与Python列表相比

Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数库! Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度.在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百.因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术.统计和线性代数运算时采用了优化算法. Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构.Numpy对矩阵运算进行了优化,使我们能够高效地执行线性代数运算,使其非常适合解决机器学习问题. 与Python列表相比

numpy study 0x01:n维数组对象ndaarray 存放同类型元素的多维数组 0x02:numpy数据类型 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等. 字定义结构化数据类型: import numpy as np student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) a = np.array([('a

numpy的基本索引API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.单个元素的索引 对于一维数组,索引方式与内置的List相同.正索引从0开始,负索引从-1开始. >>> x = np.arange(10)>>> xarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 在多维数组中也是同理.x[0,2] 与 x[0

numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个. numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 参数说明: 参数 描述 a 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组 dtype 数据类型,可选 order 可选,有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先

摘要:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像

       传统图像处理算法进行"天空分割"存在精度问题且调参复杂,无法很好地应对云雾.阴霾等情况:本篇文章分享的"基于Unet+opencv实现天空对象的分割.替换和美化",较好地解决了该问题,包括以下内容: 1.基于Unet语义分割的基本原理.环境构建.参数调节等 2.一种有效的天空分割数据集准备方法,并且获得数据集 3.基于OpenCV的Pytorch模型部署方法 4.融合效果极好的 SeamlessClone 技术 5.饱和度调整.颜色域等基础图像处理知识

在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度.交叉熵越小,表示数据越接近真实样本. 1 分类任务的损失计算 1.1 单标签分类 二分类 单标签任务,顾名思义,每个样本只能有一个标签,比如ImageNet图像分类任务,或者MNIST手写数字识别数据集,每张图片只能有一个固定的标签.二分类是多分类任务中的一个特例,因为二分类只有正样本和负样本,并且两者的概率之和为1,所以不需要预测一个向量,只需要输出一个概

本文主要内容来源于书籍<python计算机视觉编程> 我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 PIL模块 PIL模块全程为Python Imaging Library,是python中一个免费的图像处理模块. 打开图像 PIL模块常用到它的Image类,打开图像首先要导入Image类 from PIL import Image, 然后调用Image的open方法. 例如 from PIL import Image image = Image.open("smallp

>>> a=pd.Series([1,2],index=['a','b']) >>> a a 1 b 2 dtype: int64 >>> b=pd.Series(['b','a']) >>> b 0 b 1 a dtype: object >>> b.index RangeIndex(start=0, stop=2, step=1) >>> b.values array(['b', 'a'], d

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data n times

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 我们需要做以下几件事:   1. 分割数据集   2. 优化梯度下降算法:      2.1 不使用任何优化算法      2.2 mini-batch梯度下降法      2.3 使用具有动量的梯度下降算法      2.4 使用Adam算法 到目前为止,我们始终都是在使用梯度下降法学习,本文中,我们将使用一些更加高级的

本文主要实现了两个工作:1.验证码生成   2.Pytorch识别验证码 一. 验证码生成 方法1. 利用PIL库的ImageDraw实现绘图,此法参考博客实现: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 27 15:45:04 2018 @author: lps """ from PIL import Image, ImageDraw, Image

利用tensorflow实现数据的线性回归 导入相关库 import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random 参数设置 learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 训练数据 train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.1

Mini-Batch 1. 把训练集打乱,但是X和Y依旧是一一对应的 import numpy as np a = np.random.randn(3,3) print(a) b = list(np.random.permutation(3)) #生成无序的数字0-2之间 print(b) a_shuffled = a[b] #通过索引迭代生成打乱的a print(a_shuffled) 2.创建迷你分支数据集 def random_mini_batches(X,Y,mini_batch_siz

# library # standard library import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # tr