Numpy有很多矩阵运算的方法，小白总结了一些常用和认为在算法中用到的方法~基础操作：首先创建两个矩阵A=np.array([[1,2],[1,2]])B=np.array([[2,4],[5,5]])1.矩阵对应位置的元素相加#矩阵同位置元素相加np.add(A,B)#方法1A+B#方法2结果都为：array([[3,6],[6,7]])2.矩阵对应位置的元素相乘#矩阵对应位置的每个元素相乘A*B结果为：array([[2,8],[5,10]])与之对应
系统 2019-09-27 17:49:01 2974
有一组4096长度的数据，需要找到一阶导数从正到负的点，和三阶导数从负到正的点，截取了一小段。394.0388.0389.0388.0388.0392.0393.0395.0395.0394.0394.0390.0392.0按照之前所了解的，对离散值求导其实就是求差分，例如第i点的导数（差分）为：即在一个宽度为2m+1的窗口内通过计算前后m个值加权后的和得到。但是在实际使用过程中效果不是很好。于是想到了同样在一个宽度为2k+1的窗口内，将这2k+1个点拟合
系统 2019-09-27 17:56:06 2970
比较运算符运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=2,b=2则（a==b)为true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=2,b=3则(a!=b)为true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a<>b)为true。这个类似于!=运算符>检查左操作数的值是否大于右操作数的值，如果是，则条件成立。如a=7,b=3则(a>b)为true.<检查左操作数的值
系统 2019-09-27 17:57:22 2969
现在有这样一组数据，希望去除掉里面的异常数据。其中，异常数据可能比正常数据大也可能比正常数据小，可能是正的也可能是负的。数据为deg=[]importnumpyasnpif(True):#new_nums=list(set(deg))#剔除重复元素mean=np.mean(deg)var=np.var(deg)print("原始数据共",len(deg),"个\n",deg)'''foriinrange(len(deg)):print(deg[i],'→'
系统 2019-09-27 17:52:27 2969
C#中不能对字符串表达式进行编译执行，我想到一种解决办法是，添加对Ironpython(python与.net平台交互的版本)的引用，从而利用python来执行。首先，去http://ironpython.codeplex.com/releases/view/54498下载ironpython，安装。我用的是ironpython2.0(之前尝试过用Ironpython2.7，但发现在vs2008中不能添加对Ironpython的引用，所以如果发现使用不了，
系统 2019-08-12 09:30:27 2968
国外的开源项目开展的是如火如荼，我们国内的当然也不甘落后。为了更好的玩转Python，我使用了ubuntuLinux来作为开发环境。但是由于国内网络的限制，访问国外的一些软件源的时候，速度比较慢，这时我们需要更换成国内的软件源。1、更换ubuntu18.04的软件安装源查看Ubuntu18版本和codename（一定要注意codename对应）$lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:Ubun
系统 2019-09-27 17:57:23 2967
基础输入类型强制转化输入为字符串形式，若要进行输入类型转换或输出提示信息，可如此形式：int(input("输入一个整数:"))输出形势print('a'+'b')结果：abprint('a','b')结果：abprint('%s%s'%('a','b'))结果：abprint()函数去掉自动添加的换行：print('a',ending='')在函数中强制修改全局变量例如：globalA=100循环中的elsePython中while和for常见到配有el
系统 2019-09-27 17:56:50 2965
本文实例讲述了Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能。分享给大家供大家参考，具体如下：一代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.widgetsimportSlider,Button,RadioButtonsfig,ax=plt.subplots()plt.subplots_adjust(left=0.1,bottom=0.25)t=np.arange(0.0,1.
系统 2019-09-27 17:50:24 2964
本文介绍了Python小波分析库Pywavelets，分享给大家，具体如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportdatetimefromscipyimportinterpolatefrompandasimportDataFrame,Seriesimportnumpyasnpimportpywtdata=np
系统 2019-09-27 17:56:44 2962
Python的安装以及报错处理方法一、下载下载路径：https://www.python.org/downloads/二、安装(以安装python3.7为例）在win下安装：1、创建新的安装目录：c:/python372、环境变量的配置（勾选自动配置）检查安装是否正确#第一步：：C:\Users\cuiljiang>pythonPython3.7.0(v3.7.0:1bf9cc5093,Jun272018,04:06:47)[MSCv.191432bit(
系统 2019-09-27 17:54:55 2962
目录1.COCO数据集简介2.COCO数据集的优缺点（简述）3.COCO数据集信息统计4.下次将推出VOC转COCO的脚本，期待关注。1.COCO数据集简介微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。COCO数据库的网址是:MSCOCO数据集主页：http://mscoco.org/Github网址：https://github.com/Xinering/cocoapi关于API更多的细节在网
系统 2019-09-27 17:47:52 2957
目标在本节我们要学习：1.使用模板匹配在一幅图像中查找目标2.函数：cv2.matchTemplate()，cv2.minMaxLoc()原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV为我们提供了函数：cv2.matchTemplate()。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较OpenCV提供了几种不同的比较方法（细节请看文档）。返回的结果是一个灰度图
系统 2019-09-27 17:46:50 2956
在敲代码的过程中，老是会遇到在Dataframe中新添加一列的情况，每次都要重新google，这次做个记录。其实在Dataframe中新添加一列很简单，直接指明列名，然后赋值就可以了。importpandasaspddata=pd.DataFrame(columns=['a','b'],data=[[1,2],[3,4]])data>>>dataab012134下面我们添加一列’c‘，赋值为空白值。打印出来，我们可以看到已经成功添加了一列’c'。data[
系统 2019-09-27 17:57:20 2955
如果您想使用Python播放或录制声音，那么您来对地方了！在本教程中，您将学习如何使用一些最流行的音频库在Python中播放和录制声音。您将了解最直接的播放和录制声音的方法，然后您将了解一些提供更多功能的库，以换取一些额外的代码行。在本教程结束时，您将了解如何：播放MP3和WAV文件，以及一系列其他音频格式播放包含声音的NumPy和Python数组使用Python录制声音以各种不同的文件格式保存录制文件或音频文件播放音频文件下面，您将看到如何使用一系列Py
系统 2019-09-27 17:47:57 2955
今天来试一下如何利用python来统计文本中每个英文单词出现的次数列出了两种方法，一种是直接调用Counter函数，核心代码一行搞定另一种是手写的利用python中的字典来统计1.首先将文本文件导入文本是长这样子的f=open(r"C:\Users\aaa\Desktop\new.txt",encoding="utf-8")a=f.read().split()open文本之后，将文本read进来，然后用split将单词利用空格切分开输出的是一个列表，也就是
系统 2019-09-27 17:49:42 2953
