# fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value # flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式,但是还是matrix对象 # getA() :返回自己,但是作为ndarray返回 # getA1():返回一个扁平(一维)的数组(ndarray) # getH() :返回自身的共轭复数转置矩阵 # getI() :返回本身的逆矩阵 # getT() :返回...
I = np.broadcast_to(cell2dof[:, :, None], shape=A.shape) # (NC, ldof) -> (NC, 1, ldof) -> (NC, ldof, ldof) J = np.broadcast_to(cell2dof[:, None, :], shape=A.shape) A = csr_matrix((A.flat, (I.flat, J.flat)), shape=(gdodf, gdof)) 1. 2. 3. 4. 5....
importmatplotlib.pyplotasplt img=cv.imread('example.jpg')h,w=image.shape[:2]rot_matrix=cv.getRotationMatrix2D((w/2,h/2),-180,0.5)rot_image=cv.warpAffine(img,rot_matrix,(w,h))plt.imshow(cv.cvtColor(rot_image,cv.COLOR_BGR2RGB)) OpenCV还提供了除我们到目前为止讨论的功能之外的其他功能。
支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是非线性不可分的)。 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量噪声或特异点,去掉这些噪声或特异点后线性可分 => 用支持向量机的软...
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import parallel_coordinates# 读取数据data = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True)# 创建图表parallel_coordinates(data, 'species', colormap=plt.get_cmap("Set2"))# 显示plt.show() ...
'asmatrix', 'asscalar', 'atleast_1d', 'atleast_2d', 'atleast_3d', 'average', 'bartlett', 'base_repr', 'binary_repr', 'bincount', 'bitwise_and', 'bitwise_not', 'bitwise_or', 'bitwise_xor', 'blackman', 'block', 'bmat', 'bool', 'bool8', 'bool_', 'broadcast', 'broadca...
# 定义训练模型并获取混淆矩阵的函数def get_confusion_matrix(X_train, X_test, y_train, y_test):model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)return confusion_matr...
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, r2_score, recall_score, accuracy_score In 35: 代码语言:txt AI代码解释 # 精度、R2 print("多分类预测建模的精度acc为: ",accuracy_score(test_labels,y_predict)) print("多分类预测建模的R方为: ",r2_score(test_labels, y_predic...
将数据零均值化,再计算协方差矩阵(convariance matrix)来观察数据中的相关结构。 [python] view plain copy X-=np.mean(X,axis=0) cov=np.dot(X.T,X)/X.shape[0] #计算协方差矩阵 然后做去相关操作, 即通过将原始数据(零均值化后的数据)投影到特征基空间(eigenbasis)。 [python] view plain copy ...
#mean of each feature n_samples, n_features = X.shape mean=np.array([np.mean(X[:,i]) for i in range(n_features)]) #normalization norm_X=X-mean #scatter matrix scatter_matrix=np.dot(np.transpose(norm_X),norm_X) #Calculate the eigenvectors and eigenvalues ...