1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 # 生成x数据 4 x = np.linspace(-10,10,100) 5 y = np.tanh(x) 6 plt.plot(x,y) 7 plt.show() ...
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2020-05-22 12:54:54
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``` import bisect from bisect import bisect_right import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math lr = [] iters=[] def _get_warmup_fact ...
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2020-05-22 00:14:17
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一、一般最简单的创建用法 a = np.array( list / tuple, dtype=np.float / np.int..) 二、 使用numpy中的函数来创建新的数组对象 1. a = np.arange( n / n, m) n: 一维数组： 参数为单独一个整数n， 表示创建一个从0开 ...
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2020-05-21 16:34:20
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准备 查看磁盘的基本信息 !df -hl 1 !pwd 1 我们这里只做最基本的数据处理所以只引入了基本包 另外引入了ti的session后面通过它将数据上传到cos import os, gc import pandas as pd import numpy as np from ti impor ...
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2020-05-21 16:10:20
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1 import os #遍历路径 2 import cv2 3 import sys 4 import numpy as np 5 from PIL import Image 6 def getImageAndLabels(path): 7 facesSamples = [] 8 ids = [] ...
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2020-05-21 14:38:24
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h ...
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2020-05-21 10:23:57
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h ...
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2020-05-20 20:26:30
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 执行代码： 运行结果： 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # ...
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2020-05-20 20:13:08
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在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下图像缺陷检测。关于opencv库的安装可以参考：Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。 1.实现代码 import cv2 import numpy from PIL import Image, ImageDr ...
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2020-05-20 20:08:22
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import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])#创建4×2的数组 b = a.reshape(2,4) #改变数组的形状为2×4，并赋值给b; a.shape=(2,4) #改变数组a自身形状 #In[0]创建数组 x = np. ...
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2020-05-20 17:10:23
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