Pandas:主流的数据分析工具 pyecharts:基于百度 Echarts 的数据可视化库 Dash:快速构建 Web 数据可视化应用 matplotlib:Python 2D 绘图库 Seaborn:使用 Matplotlib 进行统计数据可视化 python-recsys:实现推荐系统的库 vaex:高速大数据处理库 SciPy:算法和数学工具库 blaze:NumPy 和 Pandas 的大数据接口 statsmodels:统计...
import openai # 替换成您的GPT-3 API密钥 api_key = "YOUR_API_KEY" openai.api_key = api_key class LiteraryArtGenerator: def __init__(self): print("Welcome to the Literary Art Generator!") def generate_art(self, input_prompt): # 使用GPT-3生成文本 response = openai.Completion.create( ...
importlibrosaimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 用来正常显示符号fs =16000wav_data, _ = librosa.load("/home/gxli/lgx/Data/gather_crop/clean1/2148_farend.wav", sr=fs, m...
image.ImageGenerator来实现,这个类使你可以:在训练过程中,设置要施行的随机变换通过.flow或.flow_from_directory(directory)方法实例化一个针对图像batch的生成器,这些生成器可以被用作keras模型相关方法的输入,如fit_generator,evaluate_generator和predict_generator。——Keras官方文档 ImageDataGenerator()是一个图片...
test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(150, 150), batch_size=20, class_mode='binary') test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator, steps=50) print('test acc:', test_acc) 1. 2. 3. ...
plt.rcParams.update({'figure.figsize': (7.5,7.5),'axes.spines.right':False,'axes.spines.left':False,'axes.spines.top':False,'axes.spines.bottom':False})# Seed random number generatorimportrandomfromnumpyimportrandomasnprand seed =hash("Network Science in Python") %2**32nprand.seed(seed)...
我们将在图像像素坐标上使用仿射变换,使用 keras ImageDataGenerator生成其他数据。 我们将主要使用的转换是旋转,平移和缩放。 如果像素空间坐标由x = [x[1] x[2]]^T ∈ R^2定义,则像素的新坐标可以通过以下方式给出: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eA1GAfKp-1681...
train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)# 将所有文件调整为150*150train_generator=train_datagen.flow_from_directory(train_dir,target_size=(150,150),batch_size=20,class_mode='binary')validation_generator=test_datagen.flow_from_directory(validatio...
import numpy as np from numba import jit @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance, equivalent to @njit def hoof(magnitude, angle): sum = np.zeros(13) for idx in range(magnitude.shape[0]): # for each flow map, i.e. for each image pair ...
numpyro - Probabilistic programming with numpy, built on pyro. pomegranate - Probabilistic modelling, talk. pmlearn - Probabilistic machine learning. arviz - Exploratory analysis of Bayesian models. zhusuan - Bayesian deep learning, generative models. edward - Probabilistic modelling, inference, and crit...