摘要： 一、创建变（常）量 1，tf.constant() 1 import tensorflow as tf 2 tf.constant( 3 value, #表示一个值或一个列表 4 dtype=None, #数据类型 tf.int32, tf.int64,tf.float32, tf.float64 阅读全文

摘要： pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’, ‘, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle 阅读全文

摘要： # coding=utf-8 import numpy as np file_path = "C:/Users/lenovo/Desktop/1.csv" t1 = np.loadtxt(file_path,delimiter=",",dtype="int",unpack=True) t=[1,2, 阅读全文

摘要： from matplotlib import pyplot as plt #2到26间隔为2 x = range(2,26,2) y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] #设置图片大小 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) 阅读全文

摘要： void makeOffsets(int pixel[25], int rowStride, int patternSize) { static const int offsets16[][2] = { {0, 3}, { 1, 3}, { 2, 2}, { 3, 1}, { 3, 0}, { 3, 阅读全文

摘要： 1 # coding=utf-8 2 from matplotlib import pyplot as plt 3 x = range(2,26,2) 4 y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 5 #设置图片大小 6 #figure(num=None 阅读全文

摘要： //src32位 src.convertTo(img, CV_8U, 255); 阅读全文

摘要： 1 import numpy as np 2 3 a = np.array([1, 2,0]) 4 b = np.array([4, 5,6]) 5 c = np.hstack((a, b)) #将两个数组按列放到一起 6 d = np.vstack((a, b)) #将两个数组按行放到一起 7 p 阅读全文

摘要： 1 from sklearn import datasets 2 from pandas import DataFrame 3 import pandas as pd 4 import numpy as np 5 6 x_data = datasets.load_iris().data # .dat 阅读全文

摘要： 1、numpy数组转为张量 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 a = np.arange(0, 5) 4 b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int64) #numpy 转为张量，本机默认dtype 阅读全文