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numpy.random 函数 功能描述 返回值 np.random.rand(d0,d1,…,dn) 元素在[0,1)区间均匀分布的数组 浮点数 np.random.uniform(low,hige, size) 元素在[low,hige)区间均匀分布的数组 浮点数 numpy.random.ra 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:58
克豪
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numpy中矩阵和数组的对比 数组可以实现矩阵的所有功能，但是矩阵在实现一些功能的时候操作更加简便，比如矩阵的乘法直接使用A*B而不是使用函数，但是数组可以更加灵活的处理各种数据，而且可以表示高维数组，速度更快 numpy.matrix 创建矩阵 matrix ( 字符串/列表/元组/数组 ) ma 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:54
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摘要：
numpy中轴的概念是可以认为是数组的维度的概念 a = np.arange(24).reshape(2,3,4) a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:53
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1、numpy.where的返回结果 numpy.where调用方式为numpy.where(condition,1,2) 满足条件的位置上返回结果1，不满足的位置上返回结果2 例如通过where()函数将a数组中负值设为0，正值不变 如果没有指定返回结果，只有查找条件则返回满足条件的位置。返回的结 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:51
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摘要：
参考 学习网址：https://blog.csdn.net/column/details/opencv-tutorial.html 1.cv::Mat类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构 2.imread函数 加载图像 用imread打开图片给Mat类对象 eg: Mat myMat= imr 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:50
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摘要：
转载自：https://www.jianshu.com/p/b69950a49ae2 最终决定使用PicGo + 国内的github - 码云来实现markdown图床 废话说到这里，开始进入正题 1. 安装 PicGo picgo-plugin-gitee-uploader插件 首先打开picgo 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:49
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import pandas as pd import numpy as np Series 创建Series 使用数组创建 可以使用Py原生的list类型，np的数组类型 a = pd.Series(np.arange(2,10,2)) print(a) 0 2 1 4 2 6 3 8 dtype: 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:47
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首先在当前用户目录下建立文件夹.pip，然后在文件夹中创建pip.conf文件，再将源地址加进去即可。 mkdir ~/.pip vim ~/.pip/pip.conf # 然后将下面这两行复制进去就好了 [global] index-url = https://mirrors.aliyun.com 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:46
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导入 from PIL import Image 加载图片和保存图片 在保存图片的时候会根据输入文件名的后缀名自动转换文件格式 image = Image.open(r'./lena.tiff') image.save(r'./lena.jpg') image.save(r'./lena.bmp') 阅读全文
posted @ 2021-03-26 16:45
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错误处理 try、except、finally 先执行try中的语句，如果发生了错误则被except捕获，否则无错误则执行else语句，最终执行finally语句 try: print('try...') r = 10 / int('2') print('result:', r) except Va 阅读全文
posted @ 2021-03-26 14:14
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