python3⽤PIL把图⽚转换为RGB图⽚的实例感想我们在做深度学习处理图⽚的时候，如果是⾃⼰制作或者收集的数据集，不可避免的要对数据集进⾏处理，然后⼤多数模型都只⽀持RGB格式的图⽚，这个时候，我们需要把其他格式的图⽚，例如灰度图像转换为RGB的图⽚，⽹上只有灰度图像转换为RGB的教程，我这⾥弥补⼀下空缺。from PIL import Imageimport numpy as npL_pat...

解决pycharm安装numpy失败的问题pycharm安装numpy失败，问题是解决办法：配置系统变量 path 新加然后在cmd 命令⾏⾥添加之后pycharm⾥⾯就有了 numpynumpy教程pdf以上这篇解决pycharm 安装numpy失败的问题就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。...

Python从⼀个⽂件中调⽤另⼀个⽂件的类⽅法如果是在同⼀个 module中(也就是同⼀个py⽂件⾥)，直接⽤就可以如果在不同的module⾥，例如a.py⾥有 class A:b.py ⾥有 class B:如果你要在class B⾥⽤class A 需要在 b.py的开头写上 from a import Anumpy教程pdf举个例⼦：⽐如我在⽂件lingkingtables.py的⽂件中构造...

Python中私有属性的定义⽅式Python没有类似于Java的private关键字, 但也可以为类定义私有属性. 只需将属性命名变为以__开头, 例如 __field.⽰例代码:class Vector2D(object):def __init__(self, x, y):self.__x = float(x)self.__y = float( = = yde...

python之np.argmax（）及对axis=0或者1的理解对于np.argmax()让我迷惑了很久，尤其是其中的axis=1的⽐较结果。⼀、np.argmax()的理解1、最简单的例⼦假定现在有⼀个数组a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]现在要算数组a中最⼤数的索引是多少。最直接的思路，先假定第0个数最⼤，然后拿这个和后⾯的数⽐，到⼤的就更新索引。代码如下a = [3, 1, 2,...

从Pytorch模型pth⽂件中读取参数成numpy矩阵的操作⽬的：把训练好的pth模型参数提取出来，然后⽤其他⽅式部署到边缘设备。Pytorch给了很⽅便的读取参数接⼝：nn.Module.parameters()直接看demo：dels.alexnet import alexnetmodel = alexnet(pretrained=True).eval(...

python解决cv2绘制中⽂乱码问题因为使⽤cv2.putText() 只能显⽰英⽂字符，中⽂会出现乱码问题，因此使⽤PIL在图⽚上绘制添加中⽂，可以指定字体⽂件。⼤体思路：OpenCV图⽚格式转换成PIL的图⽚格式；使⽤PIL绘制⽂字；PIL图⽚格式转换成OpenCV的图⽚格式；具体实现：# coding=utf-8# cv2解决绘制中⽂乱码import cv2import numpyfrom...

Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现1 Pytorch以ONNX⽅式保存模型def saveONNX(model, filepath):'''保存ONNX模型:param model: 神经⽹络模型:param filepath: ⽂件保存路径'''numpy教程 pdf# 神经⽹络输⼊数据类型dummy_input = torch.fig.B...

python求定积分和不定积分⽰例求f(x) = sin(x)/x 的不定积分和负⽆穷到正⽆穷的定积分sin(x)/x 的不定积分是信号函数sig ，负⽆穷到正⽆穷的定积分为piimport mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sympy import * #⽤于求导积分等科学计算def draw_plot_set()...

Python求解正态分布置信区间教程正态分布和置信区间正态分布（Normal Distribution）⼜叫⾼斯分布，是⼀种⾮常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下：置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述。使⽤SciPy求解置信区间import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnumpy教程 pdffrom scipy im...

tensor和numpy的互相转换的实现⽰例要对tensor进⾏操作，需要先启动⼀个Session，否则，我们⽆法对⼀个tensor⽐如⼀个tensor常量重新赋值或是做⼀些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下⾯⼀个⼩程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及⼜重新还原为tensor：import tensorflow as tfimg1 = tf.constant(v...

带你了解Python妙开根号的三种⽅式⽬录前⾔：⼀，math库⼆，cmath库三，pow（）函数python不同开根号速度对⽐总结前⾔：⼤家好啊！⼜是我TUSTer_!  python⾥有⾃带的库math，cmath，和函数pow来开根号。下边让我带你了解他们吧！记得⼀键三连！⼀，math库使⽤math库⾥的sqr()函数，在math库⾥边有很多数学函数，如三⾓函数sin（），pi-π等...

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种⽅法在⽤pandas包和numpy包对数据进⾏分析和计算时，经常⽤到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进⾏处理时，需要将其转换成array类型，是以下列出了三种转换⽅法。⾸先导⼊numpy模块、pandas模块、创建⼀个DataFrame类型数据dfimport numpy a...

利⽤PyTorch实现VGG16教程我就废话不多说了，⼤家还是直接看代码吧~import as functional as Fclass VGG16(nn.Module):def __init__(self):super(VGG16, self).__init__()# 3 * 224 * v1_1...

python查看矩阵的⾏列号以及维数⽅式print(X.shape)：查看矩阵的⾏列号print(len(X))：查看矩阵的⾏数print(X.ndim)：查看矩阵的维数1 查看矩阵的⾏列号2 查看矩阵的⾏数3 查看矩阵的维数补充知识：Python之numpy模块的添加及矩阵乘法的维数问题在Python中，numpy 模块是需要⾃⼰安装的，在安装编程软件时，默认安装了pip，因此我们可以⽤pip命...

numpy对矩阵中Nan的处理：采⽤平均值的⽅法尽管我们可以将所有的NaN替换成0，但是由于并不知道这些值的意义，所以这样做是个下策。如果它们是开⽒温度，那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了。下⾯我们⽤平均值来代替缺失值，平均值根据那些⾮NaN得到。numpy库运行速度from numpy import *datMat = mat([[1,2,3],[4,Nan,6]])numFeat = sh...

使⽤pythonos模块复制⽂件到指定⽂件夹的⽅法复制⼀个⽂件夹的⽂件到指定⽬录下import osimport shutilimport timestart_time = time.time()# 需要被复制的⽂件夹old_path = r'D:\zjf_workspace\001-地标、利器、服饰\004⽂本\json1'new_path = r'D:\zjf_workspace\001-地标...

python计算t分布的双侧置信区间如下所⽰：interval(a,b,mean,std)t分布的置信区间a：置信⽔平b：检验量的⾃由度mean：样本均值numpy库是标准库吗std：样本标准差from scipy import statsimport numpy as npx=[10.1,10,9.8,10.5,9.7,10.1,9.9,10.2,10.3,9....

计算pytorch标准化（Normalize）所需要数据集的均值和⽅差实例pytorch做标准化利⽤transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常⽤数据集的均值⽅差有：if 'coco' in args.dataset:mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408]std_vals = [0.234, 0.239, 0.242]eli...

python标准差计算的实现（std）numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，np.std⽆偏样本标准差⽅式为加⼊参数 ddof = 1；pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是⽆偏的，如果想和numpy.std() ⼀样有偏，需要加上参数ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0)；DataFrame的describe()中就包含有std()；...

pandas对每⼀列数据进⾏标准化的⽅法两种⽅式>>> import numpy as np>>> import pandas as pdBackend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.>>> np.random.seed(1)>>> df_t...

numpy.std（）计算矩阵标准差的⽅法计算矩阵标准差>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])>>> np.std(a) # 计算全局标准差1.1180339887498949>>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每⼀列的标准差array([ 1., 1.])>>> np...

python计算标准偏差    计算标准偏差的方法有很多种，其中在Python中可以使用统计模块（statistics）或者科学计算库（numpy）来计算标准偏差。以下是两种常用的方法：    使用statistics模块：    python.    import statistics.numpy库是标准库吗&nbs...

Python中Numpymat的使⽤详解前⾯介绍过⽤dnarray来模拟，但mat更符合矩阵，这⾥的mat与Matlab中的很相似。(mat与matrix等同)基本操作>>> m= np.mat([1,2,3]) #创建矩阵>>> mmatrix([[1, 2, 3]])>>> m[0]        #...

Python应⽤实现双指数函数及拟合代码实例双指数函数待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqximport matplotlib.pyplot as pltx = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5,0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0])y...

使⽤numpy实现topk函数操作（并排序）np.argpartition 难以解决topKtopK是常⽤的⼀个功能，在python中，numpy等计算库使⽤了丰富的底层优化，对于矩阵计算的效率远⾼于python的for-loop实现。因此，我们希望尽量⽤⼀些numpy函数的组合实现topK。pytorch 库提供了topk函数，可以将⾼维数组沿某⼀维度（该维度共N项），选出最⼤（最⼩）的K项并排...

引⽤numpy出错详解及解决⽅法 numpy出错解决⽅案Problem: how to import numpy in subdirectory? Import error of numpy within subfolder.错误信息：>>> import numpyTraceback (most recent call last):File "<stdin>", l...

利⽤anaconda保证64位和32位的python共存背景喵哥想在MFC中调⽤python脚本，在原来的代码中包含⼀个只⽀持x86的库⽂件（超级核⼼的⽂件），原本安装的python是x64的，强⾏运⾏程序会出现python头⽂件⾥的函数⽆法解析的错误。考虑到anaconda可以⽅便的管理python版本，所以采⽤anaconda来安装32位的python。Anaconda的⼀些命令1.查看当前⼯...

关于Numpy中的⾏向量和列向量详解⾏向量⽅式1import numpy as npb=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1))print(b,b.shape)结果：(array([[1, 2, 3]]), (1, 3))⽅式2import numpy as npb=np.array([[1,2,3]]) #两层'[]'print(b,b.shape)结果(array([...

超过的英文    超过是日常生活中我们经常使用的一个英语单词，那么你知道是什么吗?下面是我为你整理的，希望大家喜欢!        1.exceed    2.surpass    exceed常见用法    vt.超过; 超越; 胜过; 越过…的界限   ...