NumPy is a free, open-source Python library for n-dimensional array processing and numerical computing.
numpy目前的logo出自Quansight Labs 的 UX/UI设计师 Isabela Presedo-Floyd但是目前确认这个版本logo时,很多其它优秀的草稿也广为流传,虽然不鼓励使用这些非正式的logo,但是看到也不需要意外,例如 6楼2024-09-02 19:13 回复 openlitchi 吧主 9 numpy的官网内容,由sphinx从源码注释和rst文件生成,当前主题是pydata...
branding/logo logomark primary secondary logoguidelines.md doc meson_cpu numpy requirements tools vendored-meson .cirrus.star .clang-format .codecov.yml .coveragerc .ctags.d .editorconfig .gitattributes .gitignore .gitmodules .mailmap CITATION.bib INSTALL.rst LICENSE.txt LICENSES_bundled.txt README....
Both @InessaPawson and @shoyer suggested a refresh of the NumPy logo recently. Summer gave that a go, tweaking the colors for more contrast: Unfortunately she could not keep the logo in SVG. It hasn't been touched in a decade, and was made with some unknown tool that didn't align ...
>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> image = plt.imread("python-logo.png")>>> image.shape(600, 800, 3) 1. Python Logo 取下一半图像: >>> image_crop = image[300:,::,::]>>> plt.imshow(image_crop)<matplotlib.image.AxesImage object at 0x0000019C783EA2B0>>> plt.show() 1...
img = Image.open("logo1.jpg") # 旋转方式一 img1 = img.transpose(Image.ROTATE_90) # 引用固定的常量值 img1.save("r1.jpg") # 旋转方式二 img2 = img.rotate(90) # 自定义旋转度数 img2.save("r2.jpg") # np 旋转方式 img3 = cv2.imread("logo1.jpg") img3 = np.rot90(img3, k...
[numpylogo.png](attachment:numpylogo.png) # # NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持大量高维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。机器学习涉及到大量对数组的变换和运算,NumPy 就成了必不可少的工具之一。 # # ### 实验知识点...
我们需要设计一个模型,能够把包含各个平台 Logo 的图片自动找出来。 为了解决这个图片分类问题,我们把项目分解为数据加载,训练与模型评估三部分。 数据加载阶段 这个阶段我们需要将训练数据读进来,给模型训练使用。 在这个项目中,我们需要使用 Pillow 或者 OpenCV 模块将训练集中的图片读入。
11 img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 建立logo的二值图,也建立相反的二值图 12 ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化 13 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 做非操作,黑的变白,白的变黑,黑色0,白色255 ...
第 3 行从我的计算机中读取标题为OSFY-Logo.jpg的图像。我从 OSFY 门户网站的首页下载了这张图片。此图像高 80 像素,宽 270 像素。第 4 行和第 5 行在 Jupyter Notebook 窗口中显示图像。请注意图像下方用红框标记的两行代码,它的输出告诉我们变量image实际上是一个 NumPy 数组。具体来说,它是一个 80 x...