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搜索资源列表

  1. Python数据分析入门知识文档

  2. 1. 文档中总结了python基础语法，和数据分析常用库的内容，不太深入，适合入门，总共88页。 2. 包含Python基础，numpy, pandas, matplotlib

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：exidog

  1. Numpy基础总结（博客资源备份）

  2. 博客资源备份，ta好的资料 值得收藏 博客资源备份，ta好的资料 值得收藏

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33897358

  1. numpy的基本用法，适用于大气科学以及一些大数据处理的基本方法的总结

  2. 通过各方面资料的查阅，结合自己平时自己的应用经验，把网络上以及一些参考书上关于numpy的应用方法综合性地总结了一下。把一些零散的知识碎片整合化，同时舍弃了一些我觉得其他库能够做的更好的函数。为结合大气科学的pynio和pyngl这两个库打下基础。

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2019-06-18
    • 文件大小：167936
    • 提供者：qq_42402593

  1. pycharmanalisis.rar

  2. 跟着b站视频练习的代码，关于数据分析可视化的代码，包含matplotlib，numpy，pandas库的基本操作，代码添加了注释以及总结，对数据分析常用的库进行基础了解

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：qq_36926037

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_28005905

  1. Python基础知识总结笔记（七）常用第三方库

  2. Python基础知识总结笔记（七）常用第三方库 argparse：命令行参数解析库 pillow：图片处理库–灰度化 requests：处理web请求库 psutil ——性能测试框架（ps命令显示当前进程状态） redis库——做缓存以及任务队列分发 peewee访问数据库 numpy数据分析、机器学习——做数组 pandas数据分析与绘图——二维表格 matplotlib绘图 scrapy爬虫框架 sklearn 分类回归，数据分析回归工程 tensorflow 神经网络 1. argpa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38679233

  1. 纯干货总结-动手学NumPy

  2. 欢迎大家查看此项目：Dive-into-NumPy NumPy中文网 项目介绍 本项目名为：动手学NumPy。包含以下内容 NumPy简介 NumPy数组与pthon原生数组的区别 NumPy快速入门 NumPy进阶 numpy-100 参考文献 NumPy简介 NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38713586

  1. python+opencv图像处理基础——图像滤波方式

  2. 今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270侵删 1.先人为的给图像加噪声，以便后续进行滤波处理。 #给图像加噪声 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 im = cv2.i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：456704
    • 提供者：weixin_38562626

  1. 吴恩达，神经网络优化课后作业总结版

  2. 标题接着上一篇，猫脸脸识别4层神经网络。 1.我们将在原代码的基础上进行添加各类优化设置。（即添加剂） 1. 正则 、droput、动量梯度下降、adam 2. 第一步，导入数据 from lr_utils import load_dataset import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py train_set_x_orig , train_set_y , test_set_x_orig , test_set_y ,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：729088
    • 提供者：weixin_38580759

  1. 【Python】Python中的数组、列表、元组、Numpy数组、Numpy矩阵

  2. 前言 面试中特别重视对于数据结构的考查（某次面试被问及Python中列表和数组的区别，回答的不好，痛定思痛，扎实的基础决定面试的成败！） 本节简要总结Python中数组、列表、元组、Numpy数组、Numpy矩阵的概念与联系。 1. 数组 Python没有数组！！！ 2. 列表 python内置类型，即动态数组，C++标准库的vector，但可含不同类型的元素于一个list中。 下标：按下标读写，就当作数组处理，以0开始，有负下标的使用 list的常用方法 L.append(var) #追加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38682790

  1. Python 数据分析三剑客之 NumPy（四）：NumPy 史上最全的字符串函数总结与对比

  2. NumPy 系列文章（持续更新中）： Python 数据分析三剑客之 NumPy（一）：理解 NumPy，数组基础 Python 数据分析三剑客之 NumPy（二）：NumPy 数组索引、切片、广播、拼接、分割 Python 数据分析三剑客之 NumPy（三）：万字文章详解 NumPy 数组的迭代与位运算 Python 数据分析三剑客之 NumPy（四）：NumPy 史上最全的字符串函数总结与对比 文章目录【01】NumPy 字符串函数速查表【02】numpy.char.add()【03】nu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38746018

  1. 【人工智能基础】想用Python处理数据？你需要的Numpy和Pandas都在这呢！

  2. 先啰嗦两句 这里精简的总结了Numpy和Pandas的常用用法，学会了这些，剩下的遇见一个查一个效率也很高呀！ 记得不要枯燥的一个命令一个命令的练习，更不要只看不练，上网找成品的代码吧！ 先来个切片，索引 这个和这俩的学习没太大关系，使用时关系还是相当大的，也比较重要，我是容易忘，先记录一下。 [:, :]先行后列 [0, 0:4]第1行的第1列到第3列 [0:3, 1]第1到3行的第2列 Numpy 这里设 jason 为一个数组，jason是我小时候用过的英文名。 上面是代码，下面是解释

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38652270

  1. 数字图像处理学习笔记（七）——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）

  2. 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像学习笔记 ★由于之前学习笔记（四）有对于图像三种插值的理论讲解，这里就不再赘余； 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法 一、Pycharm实现过程 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as pl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698433

  1. Python 数据分析三剑客之 NumPy（六）：矩阵 / 线性代数库与 IO 操作

  2. NumPy 系列文章： Python 数据分析三剑客之 NumPy（一）：理解 NumPy / 数组基础 Python 数据分析三剑客之 NumPy（二）：数组索引 / 切片 / 广播 / 拼接 / 分割 Python 数据分析三剑客之 NumPy（三）：数组的迭代与位运算 Python 数据分析三剑客之 NumPy（四）：字符串函数总结与对比 Python 数据分析三剑客之 NumPy（五）：数学 / 算术 / 统计 / 排序 / 条件 / 判断函数合集 Python 数据分析三剑客之 Num

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38560275

  1. TensorFlow2.0入门学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化

  2. 在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始，需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程 TensorFlow2.0学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化 数据可视化： 数据分析阶段：理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38611388

  1. Numpy基础总结

  2. 数组的创建 array创建，可以创建1维到多维数组，参数ndmin可以设置维度 arange创建，返回ndarray对象，可以设置起始，终止，步长，以及dtype 随机数创建 numpy.random.random(size=None) numpy.random.randint() numpy.random.randn() ndarry对象 其他方式创建 numpy.ones创建指定形状数组，数组元素用1填充 empty创建 linspace函数创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成 log

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38627521

  1. 计算机视觉系列–Numpy基础

  2. Numpy是python中非常常用的库，这里我们介绍一些numpy的常见语法。 import numpy as np #使用别名，方便 创建数组 Numpy中创建的数组类型为’‘ndarray’’,以下总结一些常见的创建Numpy数组的方法。 函数 说明 np.zeros((shape)) 创建一个shape形状的零数组 np.ones((shape)) 创建一个shape形状的全1数组 np.full((shape),num) 创建一个shape形状的值全为num的数组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38568031

  1. Python干货：分享Python绘制六种可视化图表

  2. 可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。 因此，在这里，我特地总结了六种常见的基本图表类型，你可以通过对比学习，打下坚实的基础。 01. 折线图 绘制折线图，如果你数据不是很多的话，画出来的图将是曲折状态，但一旦你的数据集大起来，比如下面我们的示例，有100个点，所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线。 这里我绘制三条线，只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38738830

  1. [AI 基础] Pandas使用总结

  2. 前言 Pandas是机器学习三剑客之一，我们知道Numpy能够对数据进行很好的分析、操作、矩阵计算等，Pandas更侧重于数据的处理和分析，它的底层是使用Numpy实现的，在数据处理和分析方面提供了强大的功能。下面就总结一下日常使用操作。 程序运行环境：window10 Python3.7 (Anaconda) Pandas 1.0.1 编辑工具：jupyter 在日常数据分析中，经常使用的是CSV文件，本文也主要记录该文件的相关处理方式。 （补充：默认的csv文件是以“,”隔开的文本文件，使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38715721

  1. 百度飞浆 小白逆袭大神学习笔记

  2. 文章目录前言第一天路径搜寻的代码（效果不是很好）第二天python基础知识列表&元组&字典python面向对象python json & 异常处理linux基础gzip & tar & zip/unzip实战爬取图片第三天python中常见的库numpy库padas库PIL库Matplotlib库实战数据可视化第四天使用paddlehub 进行5分类的识别循环切割人脸并自动化保存的代码改进hub进行在训练配置策略组建Finetune Task开始Finetune第五天综合大作业爬取心得-细心观察

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38725086