在网络训练中，发现生成的图像不对劲，如下面左图所示，文字完全不对。后来发现，是因为在python中把float类型的变量直接转成uint8的时候，负数部分就变成了极大的整数，变成了图中的白点。应该是采用截断的方法，把小于0大于255的都截断，然后再转换成uint8。得到的结果如右图所示。 一段验证性的代码，如果把a转成uint8，我们会发现-5就变成了(256-5)=251，而300就变成了(300-256)=44。所谓白色的地方出现了黑点，而黑字上也有了...
numpy、pandas、matplotlib（+seaborn）是python数据分析/机器学习的基本工具。numpy的内容特别丰富，我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。 第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html第二部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630972.html第三部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7631471.html这是最后一部分：由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害，所以还是直接上图吧，请看： 原文：htt...
今天在kaggle上看到一个很好的数据集，想亲自进行处理，但是在将.csv格式文件转化为数据矩阵时就出现了问题，我在谷歌上查了下，发现了个很好用的东西和大家分享。那就是Numpy包里的genfromtxt。它可以很轻松的实现上述功能。此函数的完整形式为：numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type ‘float‘>, comments=‘#‘, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, us...
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 感谢加利福尼亚大学尔湾分校（University of California, Irvine）荧光动力实验室（瞎翻译的，原名Laboratory for Fluorescence Dynamics，LFD）提供的便利，点击查看下载。
该地址提供了许多开源扩展包的官方CPython发布的32位及64位的二进制文件，安装方便。
下载好whl后，使用%PYTHON_PATH%/Scripts/pip.exe安装，命令（需要先将%PYTHON_PATH%/Scripts/加入Path环境变量）：pip ...
在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数，有诸多的不理解，记录下来此函数的用法。 函数原型：numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数，A可以是：array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型。计较常用的形式有两种，是将A简单进行一维重复输出，和将A进行二维...
Numpy的索引和切片ndarray对象的内容可以通过索引和切片查看和修改。索引：ndarray对象中的元素索引基于0开始切片：对数组里某个片段区域的描述数组的切片也可以理解为原始数组的局部视图，都是指向内存中的原始数组，所以不同于列表复制，切片上的修改都会直接反映到原始数组上。 索引切片的实例代码演示： Numpy常用函数的代码演示：Numpy的置换函数transpose、T和swapaxes演示与区别T适用于一、二维数组arr = np.arange(12).res...
以下操作都需要导入numpy模块（没有该模块的需要安装）from numpy import *创建数组：创建一维数组：>>>a=arange(5) 此时a就是一维数组。创建多维数组：>>>a=array([[1,2,3],[4,5,6]]) 此时a就是二维数组获取数组的数据类型：Numpy数组一般是同质的，即数组中所有元素类型必须是一致的。>>>a.dtypedtype(int32)确定数组的维数：>>>aarray(0,1,2,3,4)>>>a.shape(5,)shape返回一个元组，元组的元素即为numpy数组中每一个维度上的大...
Numpy代表numeric python，是一个用于计算、处理多维数组的python包。NumPy包由Travis Oliphant在2005年创建，基于原来的Numeric模块与Numarray模块，大部分是用c语言编写的。NumPy提供各种强大的数据结构(多维数组和矩阵)，以及对这些数据结构的强大运算能力。为什么需要NumPy随着数据科学革命的到来，NumPy、SciPy、pandas等数据分析库得到了很大的发展。python的语法比其他编程语言简单很多，同时又具有强大的数据计算能力，是数...
本篇主要用于自己学习Python科学计算的学习笔记，便于之后细节不清时的查阅。主要参考内容：莫烦的Python——Numpy&Pandas教程 《Python科学计算》张若愚著，清华大学出版社 numpy的使用会使很多计算更快，因为Numpy是基于C语言编写的，可以提高计算速度 1import numpy as np2 3 array = np.array([[1,2,3],4 [2,3,4]])5#将列表 [[1, 2, 3], [2 ,3 ,4]] 输出型为2行3列的矩阵 6print(array)7print("...
码字不易，如果对您有所帮助，记着点赞哦！一. 图像傅里叶变换原理： 原理简介请参考：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12529809.html 对二维图像进行傅里叶变换用如下公式进行：图像长M，高N。F(u,v)表示频域图像，f(x,y)表示时域图像。u的范围为[0,M-1]，v的范围为[0,N-1] ↑ 对二维图像进行傅里叶逆变换用如下公式进行：图像长M，高N。f(x,y)表示时域图像， F(u,v)表示频域图像。x的范围为[0,M-1]，y的范围为[...
在Python里，像字符串(str)、列表(list)、元组(tupple)和这类序列类型都支持切片操作 对对象切片，s是一个字符串，可以通过类似数组索引的方式获取字符串中的字符，同时也可以用s[a:b:c]的形式对s在a和b之间，以c为间隔取值，c的值还可以为负，负值则意味着反向取值>>> s = ‘bicycle‘
>>> s[0]
‘b‘
>>> s[1]
‘i‘
>>> s[::3]
‘bye‘
>>> s[::-1]
‘elcycib‘
>>> s[::-2]
‘eccb‘
给切片赋值首先，生成一个长度为16，从0到1...
Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。1. Numpy 计算均值、方差、标准差一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得：>>> import numpy as np
>>> a = [5, 6, 16, 9]
>>> np.mean(a)
9.0numpy 中的 average 方法不仅能求得简单平均数，也可以求出加权平均数。average 里面可以跟一个 weights 参数，里面是一个权数的数组，例如：>>> np.average(a)
>>> 9.0
>>> np.average(a, weight...
矩阵运算论numpy中matrix 和 array的区别：http://blog.csdn.net/vincentlipan/article/details/20717163matrix 和 array的差别： Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。1.基本运算import numpy as npa = np.array([[-1,2],[2,3]])
b = np.array([[3,4],[4,5]])
print‘\n a:\n‘,a
print‘\n b...
np.insert(a,第几行/列，数，axis=??)sum,mean,std,var,min,max,argmin,argmax,uniquenp.randoma=np.random.normal(size=(10,10))shuffle随机排序rand,randint,randn,binomial（二项分布）,beta,chisquare,gamma,uniformmatrix矩阵 原文：https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/10638629.html
Numpy中matrix必须是2维的,但是 numpy中array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）。matrix是array的一个小的分支，包含于array。所以matrix 拥有array的所有特性。matrix() 和 array() 的区别，主要从以下方面说起： 矩阵生成方式不同import numpy as npa1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]])a2 = np.array(([1, 2], [3, 4]))
b2 = np.mat(([1, 2], [3, 4]))a3 = np.array(((1,2), (3,4)))
b3 = np.mat(((1...
