import numpy as np from ch03.softmax import softmax from cross_entropy_error import cross_entropy_error from numerical_gradient import numerical_gradient class simpleNet: def __init__(self): self.W = np.random.randn(2,3) # 利用高斯分布初始化2x3大小的权重数组(通常我们使用符合高斯分布的随机...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 傅里叶变换defFFT(Fs,x):'''Parameters:Fs: 波形的采样频率, 单位Hzx: 波形数据Return:freq: 频谱的X轴, 单位Hzy_amp: 频谱的幅度谱y_phase:频谱的相位谱'''y=np.fft.fft(x)# 傅里叶变换N=len(y)# 信号的采样点数y_amp=np.abs(y)# 计算幅度谱y_amp...
out_img(real) cv2.imwrite('Direct_blending.jpg',real) 1. 2. 3. 看融合边界的区别 拉普拉斯金字塔方法 是相融感觉的拼接 。 直接融合 的边界很割裂。 6代码 (非函数版本) 比较好理解吧 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def out_img(img): plt....
importnumpyasnp# 定义矩阵A# A = np.array([[1, 2, 3, 5], [1/2, 1, 1/2, 2], [1/3, 2, 1, 1/2], [1/5, 1/2, 2, 1]])A=np.array([[1,2,3,5],[1/2,1,1/2,2],[1/3,2,1,2],[1/5,1/2,1/2,1]])n=A.shape[0]# 获取A的行# 求出最大特征值以及对应...
numpy.narray矩阵保存为mat文件 import numpy as np import scipy.io as io mat_path = 'your_mat_save_path' mat = np.zeros([4, 20]) io.savemat(mat_path, {'name': mat}) 注意这里的mat是numpy类型的 读取mat文件 import numpy as np ...
numpy矩阵转置只需要这样子： import numpy as np import fractions # 设置以分数形式显示 np.set_...
在Python中,我们可以使用NumPy库来方便地计算两个图像之间的RMSE。首先,确保你安装了NumPy库和图像处理库(如PIL或OpenCV)。以下是一个简单的示例,展示如何使用NumPy计算两个图像文件的RMSE。 import numpy as np from PIL import Image # 加载两个图像文件 img1 = Image.open('image1.jpg').convert('L') # ...
numpy >>> import numpy as np >>> a=np.array([1,2],[3,4]) array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.reshape(a,(1,4)) array([[1, 2, 3, 4]]) matlab >> a=[1,2;3,4] a = 1 2 3 4 >> reshape(a,1,4) ans = ...
import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) C = np.dot(A, B) # 或者 C = A @ B 这两种方式都可以实现矩阵乘法的操作。 Numpy是Python中用于科学计算的重要库之一,它提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的函数。相比于Matlab,Numpy...
import numpy as np import random import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt p_size=10000 get_ill_p = 0.1