import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import stats df=pd.read_csv("hfda_ch10_employees.csv")#print(df) y = df ...
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2020-07-16 12:08:59
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前面已经做了类别和连续特征的分析，本文将针对特征工程进行 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matp ...
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2020-07-15 23:08:45
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np.concatenate((a, b), axis = 0) 按照axis结合两个矩阵，结合后的矩阵在axis的方向上增长 比如两个2×2的矩阵按照axis=0结合，输出矩阵为4×2 np.array.reshape(m, n) np.tile(a, n) 将矩阵a为单位复制成n的模样 n可以是... ...
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2020-07-13 21:49:13
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构建numpy矩阵 numpy的array和Python的list是不同的数据类型 但是能够通过np.array()和array.tolist()来相互转换 读取numpy矩阵 读取矩阵中元素与读取list中元素大同小异，但需要注意 m = array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,... ...
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2020-07-13 16:53:08
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-07-13 09:54:16
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Visdom相比TensorBoardX，更简洁方便一些（例如对image数据的可视化可以直接使用Tensor，而不必转到cpu上再转为numpy数据），刷新率也更快。 1.安装visdom pip install visdom 2.开启监听进程 visdom本质上是一个web服务器，开启web服务 ...
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2020-07-12 20:42:35
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楔子 Cython的两个优秀的品质就是它的广度和成熟度，可以编译所有的Python代码，并且将C的速度代入了Python，并且还能轻松的和C、C++集成。而本篇文章的任务就是完善Cython的功能，并介绍Cython的阵列特性，比如：对numpy数组的深入支持。 我们已经知道，Cython可以很好的 ...
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2020-07-12 18:32:54
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1.使用PIL和opencv生成车牌图像数据 from PIL import ImageFont,Image,ImageDraw import cv2 import numpy as np import os from math import * #创建 生成车牌图像数据 的类 index = {" ...
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2020-07-12 14:01:31
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sklearn实践（二）：决策树 一、数据处理 继续上次聚类的练习，基于稍作处理的数据，在决策树中，只需划分一下训练集和测试集即可 这里用到的是 sklearn.model_selection.train_test_split() 函数原型：sklearn.model_selection.``tra ...
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2020-07-12 12:08:46
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一.mooc实例介绍 （1）参数 二.代码 from sklearn import linear_model import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # ...
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2020-07-12 00:37:39
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