CS231N教程链接：HTML说明：本文为个人学习笔记，省略了教程中的一些基础知识，同时扩充了一部分内容。文章目录 PythonBasic data typesContainers1. List2. Dictinary3. Set4. Tuples FunctionsClasses NumPyArraysArray indexingDatatypesArray mathBroadcastingPython Basic data types 字符串对象具有一些有用的方法，例如： s = 'hello'print(s.capitalize()) # Capitalize a string; prints "Hello" print(s.upper()) ...
一、首先看Numpy的复制问题 您请接招 import numpy as np a = np.zeros(shape=[2]) b = a b +=1print(a) #[1. 1.] print(b) #[1. 1.] 这里改变了b，同时也会改变a，因为b其实只是a的别名而不是单纯数据赋值。 你可能会说，“哎呀，这个谁不知道嘛！” 那请看下面，这个问题如果不注意，绝对会给编程埋雷（当初写管道排布代码，同事埋下了这个雷，苦惨我了，熬夜debug) “局部变量的约束失效” import numpy as np a = np.zeros(s...
在python之numpy库--科学计算基础库必学（一）中，已经介绍了numpy相关基础知识，现在接着讲解，到本文章结束，基本可以认为numpy相关的基础知识已经学习完成，后续可基于实际项目需求，进一步熟练和深入。 一、数组相关操作 1.1 修改数组形状相关 函数或属性说明示例 np.reshape(arr,(m,n)) arr.reshape(m,n) 将指定数组修改为指定形状 arr=np.arange(1,10) np.reshape(arr,(3,3)) #或arr.reshape(3,3) arr.flat指定数组的元素迭代...
python 数据处理 pandas使用技巧 最近在处理一些数据，发现以前所使用的一些方法可能比较笨拙，python 之中有一些比较方便的数据处理函数和技巧，所以写下此篇博客记录一下 1、Dict TO List, TO Dataframe dict_a= dict() for i in range(11):dict_a['blk_%d'%i]=10-i print(dict_a)建立如下字典： {'blk_0': 10, 'blk_1': 9, 'blk_2': 8, 'blk_3': 7, 'blk_4': 6, 'blk_5': 5, 'blk_6': 4, 'blk_7': 3, 'blk_8': 2, 'blk_9': 1, '...
以前照相没有像现在这样那么容易的，而在现在你只需要一部手机，就可以免费拍照，而在上一代人之前，业余艺术家和真正的艺术家拍照的费用非常昂贵，并且每张照片的成本也不是免费的。我们拍照是为了及时地保存美好的瞬间，被保存的记忆可以随时在未来被"打开"。这个过程就像腌制东西一样，所以我们要注意正确的防腐剂。虽然现在手机为我们提供了一系列的图像处理软件，但是如果我们需要处理大量的照片时，我们就需要其他的工具了，...
问题现象 在Visual Studio Code 中编写Python时，调用numpy出现RuntimeError错误 Exception has occurred: RuntimeError The current Numpy installation ('C:\Users\Username\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\numpy\init.py') fails to pass a sanity check due to a bug in the windows runtime. See this issue for more information: https://developercommunity.visualstudio.com/content/problem...
VtkImageData --> Numpy.array 代码如下：（vtkimage是VtkImageData类型数据）# 获取图像大小cols, rows, levels = vtkimage.GetDimensions()# 获取vtkDataArray类型变量sc = vtkimage.GetPointData().GetScalars()# 转为ndarray类型一维向量imageArr = vtk.util.numpy_support.vtk_to_numpy(sc)# 转维三维数据image3D = imageArr.reshape(levels, rows, cols)# 取第0层，得到二维image2D = image3D[0,:,:]参考：Python的Numpy和Vt...
NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。numpy格式的文件可以保存为后缀为（.npy/.npz）格式的文件 tofile()和fromfile() tofile()将数组中的数据以二进制格式写进文件 tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息 fromfile()函数读回数据时需要用户指定元素类型，并对数组的形状进行适当的修改 imp...
numpy常用操作 1、 unique： 去重 （1）一维数组去重：直接将一维数组中的元素进行去重 arr = np.array([2,3,4,3,2,2,3,4,2,2,3,4]) [2 3 4 3 2 2 3 4 2 2 3 4] print(np.unique(arr)) [2 3 4]（2）二维数组去重： 默认，unique(arr)，axis = None，会将所有的元素先转化为一维数组，再进行去重axis = 0/1， 整行或者整列进行排序，将行（列）中重复的元素去重，返回每行（列）去重后的数组横向：将每行中元素重复的剔除纵向：将每...
hello，你好，我是研一的一名学生，坐标北邮~ 我的微信号：gxin_0508,希望遇到志同道合的你~ 不管是生活，还是学习，或者未来理想，都可以和我聊聊~由于需要，最近在学习python~ python虽说上手很快，但由于对库的不了解，总需要百度，效率低下，所以写下这一篇文章，方便了解~ 1.我们可以从嵌套的Python列表初始化numpy数组，并使用方括号访问元素： a = np.array([1, 2, 3]) #创建一维数组，[]内包含元素 2**.创建数组** a = np....
使用Python进行科学计算：NumPy入门编程派微信号：codingpy本文由 Python 翻译组 最新翻译出品，原作者为 Jamal Moir，译者为 cystone，并由编程派作者 EarlGrey 校对。这是使用 Python 进行科学计算的系列文章，上一篇可点此查看：Matplotlib 快速入门。译者简介：cystone， 成都信息工程大学，计算机学院学生。擅长领域：图像处理，机器学习。你可以用 NumPy 做很多有趣的事情。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组...
报错 Traceback (most recent call last):File "C:/Users/Administrator/Desktop/NeuralNetworks/NeuralNerwork.py", line 2, in <module>import numpyFile "C:\Users\Administrator\NeuralNetworks\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in <module>_win_os_check()File "C:\Users\Administrator\NeuralNetworks\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 302, in _win_os_checkraise RuntimeError(msg.format(__f...
import numpy as npimport numpy as np #导入numpy库 np.array用法：import numpy as np#创建一维数组a1 = np.array([1,2,3,4,5,6]) print(a1) #>>[1 2 3 4 5 6]#创建二维数组a2 = np.array([1,2,3,4],[5,6,7,8]) print(a2) #>> [ [ 1 2 3 4 ][ 5 6 7 8 ] ]np.hstack 用法：横向合并 np.vstack用法：纵向合并a1=np.array([[1,2],[3,4]])a2=np.array([[5,6],[7,8]])m1 = np.hstack( [ a1,a2 ] )print(m1)#>>[ [ 1 2 5 6 ][ 3 4 7 8 ...
numpy.nonzero函数 numpy.nonzero函数作用：返回非零元素的索引。 用法 import numpy as npnp.nonzero(a)参数a：数组。实例 实例1 x = np.array([[3, 0
前言： 入门深度学习的时候，发现自己学习numpy库不成系统，很多知识点记忆的很凌乱，于是花了一点时间整理下常用numpy库的知识。 1. numpy的基础知识 numpy具有自己特有的数据格式：ndarray格式。要进行numpy库的使用就要先将创建的列表数据转换成这个格式，转换方法就是np.arrary() 这个函数。 import numpy as npvector = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) # 转化为numpy可用的ndarray形式2. numpy的数据基本操作 2.1 查看数...