注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. python计算机视觉.pdf

  2. 高清完整版，极力推荐。 第1 章　基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1　PIL：Python 图像处理类库.................................................................................................

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-22
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：donggua209

  1. Numpy用户指南.pdf

  2. 说明：本文档所有内容来源于网络 https://www.numpy.org.cn/user/ 目录 1. NUMPY 介绍 1 1.1 什么是 NUMPY? 1 1.2 为什么 NUMPY 这么快？ 3 1.3 还有谁在使用 NUMPY？ 3 2. 快速入门教程 4 2.1 先决条件 4 2.2 基础知识 4 2.2.1一个例子 5 2.2.2 数组创建 6 2.2.3 打印数组 8 2.2.4 基本操作 10 2.2.5 通函数 13 2.2.6 索引、切片和迭代 14 2.3 形状操纵 18

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43976705

  1. CS231n课程笔记翻译 全 带书签 PDF

  2. 斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉课程笔记的中文版，知乎上杜克版本的PDF版本，整理为全一册pdf，带书签print quicksort([3,6,8,10,1,2,1]) prints"[1,1,2,3,6,8,10 Python版本 Python有两个支持的版本,分别是27和34。这有点让人迷惑,3.0向语言中引入了很多不向后 兼容的变化,27下的代码有时候在3.4下是行不通的。在这个课程中,我们使用的是27版本。 如何查看版本呢?使用 python- version命令。 基本数据类型 和大

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：kaizencs

  1. Python中pandas模块DataFrame创建方法示例

  2. 本文实例讲述了Python中pandas模块DataFrame创建方法。分享给大家供大家参考，具体如下： DataFrame创建 1. 通过列表创建DataFrame 2. 通过字典创建DataFrame 3. 通过Numpy数组创建DataFrame DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似，其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成，各列的数据类型可以有所不同(数值、字符串、布尔值). Series对象的I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38523251

  1. numpy数组示例——1、数组的创建

  2. 示例代码如下：  import numpy as np #numpy.array(object,dtype=None) a1=np.array([1,3,2,5,4],dtype=int)#一维 a2=np.array([[1,2,3,4,5,6],[3,5,7,9,11,13],[2,3,4,5,6,7]],dtype=int)#二维 a3=np.array([[[1,2,3],[2,3,4],[1,3,5]],[[3,4,5],[4,5,6],[2,4,6]],[[5,6,7],[6,7,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38693173

  1. Numpy的使用(超详细，有代码示例)

  2. Numpy的使用：一、创建ndarray数组二、指定ndarray数组元素的类型三、ndarray运算：四、ndarray数组的基本索引和切片：五、ndarray数组的布尔索引和花式索引六、ndarray数组的转置和轴对换七、ndarray通用函数7.1一元ufunc：7.2二元ufunc：7.3NumPy的where函数使用:八、ndarray常用的统计方法九、ndarray数组的去重以及集合运算十、numpy中的线性代数十一、numpy中的随机数生成十二、ndarray数组重塑十三、ndar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733787

  1. Pandas 缺失数据处理的实现

  2. 数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示不是数字的值。 一、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 示例1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38638596

  1. python numpy模块教程与使用numpy进行机器学习相关用法示例

  2. 本博客介绍 numpy 模块的使用方法，并对机器学习中应用到的较多的一些方法进行重点讲解。 机器学习入门系列博客 文章目录一、创建numpy的数组（矩阵）1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38695751

  1. Numpy 理解ndarray对象的示例代码

  2. numpy作为python科学计算的基础模块，支撑起了pandas、matplotlib等使用。其中，ndarray作为numpy的重要使用对象不得不研究理解一下。   ndarray，存储单一数据类型的多维数组结构，在内存中连续存在，以行索引和列索引的方式标记数组中的每一个元素。采用预编译好的C语言代码，性能上的表现十分不错。 1、ndarray的数据结构 2、ndarray的创建 numpy主要有以下几种方式创建数组。除此之外，其他过程也可能产生数组，比如：cv2.imread读取图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38628612