importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 假设我们的数据是二维数组中的元素总和data=np.array([[10,20,30],[40,50,60]])# 计算每个数字的总和flat_data=data.flatten()# 绘制饼图labels=[f'Num{i+1}'foriinrange(len(flat_data))]sizes=flat_
2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 法1：将二维数组转换为一维数组array_1d=array_2d.flatten()print...
import numpy as np # 示例二维数组 array_2d = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 100]]) # 将二维数组转换为一维列表 array_1d = array_2d.flatten() # 使用3倍标准差确定离群值的阈值 threshold = 3 * np.std(array_1d) # 遍历一维列表,...
python的图像处理模块 除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。 目录 一、PIL库 一、安装命令 二、Image模块 三、format类 四、Mode类 五、co...
(x) # x = AveragePooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Flatten()(x) x = Dense(225)(x) x = Dropout(0.5)(x) x = Dense(225, activation='softmax')(x) x_out = Lambda(lambda y: tf.math.l2_normalize(y, axis=1))(x) model = Model(inputs, x) model.summary() Model: "...
1. 由Python结构(list, tuple等)转换 创建数组最简单的办法就是使用array对象,它可以接受任何序列型的对象,然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组(ndarray)。 举个最简单的例子: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) print(a.dtype) ...
list_1 = np.array(np.arange(1,10000)) list_1 = np.sin(list_1) print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start)) 从如下运行结果,可以看到使用Numpy库的速度快于纯 Python 编写的代码: 使用纯Python用时0.017444372177124023s 使用Numpy用时0....
out, 512, (2, 4), 2, "SAME")# convout = tf.layers.conv2d(out, 512, 3, 1, "VALID", activation=tf.nn.relu)image_summary("out_6_layer", out)ifself._config.positional_embeddings:# from tensor2tensor lib - positional embeddings# 嵌入位置信息（positional）# 后面将会有一个 flatten ...
('group').values.flatten().tolist()values += values[:1]ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="group A")ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)# 第二个values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist()values += values[:1]ax.plot(angles, ...
c1 = Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), activation='sigmoid') self.p1 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2) self.c2 = Conv2D(filters=16, kernel_size=(5, 5), activation='sigmoid') self.p2 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2) self.flatten = Flatten() self....