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查询Tags标签： PLT，共有 642条记录-
opencv基本操作
1-1.真彩色 24 位 BMP 图像每存储一个像素点需要几个字节？计算一幅大小为 1024 768 的图像数据存储需要的字节数（不压缩）。 24位图像储存一个像素需要3个字节 print("一副1024*768的图像需要的字节数为：",1024*768*3)一副1024*768的图像需要的字节数为： 23…
2022/9/14 23:17:31 人评论 次浏览 -
反归一化
问题描述：归一化后使用模型进行预测，将预测的结果反归一化为初始的数据规模，预测值与真实值进行画图比较。 1、将特征和标注进行拆分，分别进行归一化 2、特征的归一化1 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 导包 2 data.name = data.columns …
2022/9/12 23:24:24 人评论 次浏览 -
Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者： eastmount。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类…
2022/9/10 1:23:08 人评论 次浏览 -
Python数据分析易错知识点归纳（四）：Matplotlib
四、matplotlib 显示中文标签 plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] #用来正常显示中文标签不显示坐标轴刻度 plt.xticks(()) plt.yticks(())双Y图次坐标轴x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = 0.05 * x ** 2 y2 = -1 * y1 # 获取figure默认的坐标系 ax1 # fig, ax1 = plt.…
2022/9/6 1:25:06 人评论 次浏览 -
Python实现PCA(Principal Component Analysis)
1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征，这会带来以下挑战：样本的维度超过3维则无法可视化； 维度过高可能会存在特征冗余，不利于模型训练，等等； 而PCA的目的就是在降低特征维度的同时，最大程度地保证原始信息的完整…
2022/9/3 14:24:08 人评论 次浏览 -
Python学习笔记：异常值检测之箱线图
一、介绍 箱线图也称箱须图、箱形图、盒图，用于反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。箱形图包含数学统计量，不仅能够分析不同类别数据各层次水平差异，还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。 1977年，美国著名数学家 John W. Tukey 首先在…
2022/8/31 1:22:51 人评论 次浏览 -
一个好玩的deep learning Demo！
对于生活中的熟悉的动物，我们人脑经过一次扫描，便可以得到该动物的物种！那么机器是如何识别这个图片上的动物是属于哪一物种呢？ 本次实验借生活中最常见的猫和狗来探究其原理！ 环境准备： tensorflow ，python，一些data 实验预期：当模型训练完成后，我们可以用该模…
2022/8/30 23:52:49 人评论 次浏览 -
数据科学手把手：碳中和下的二氧化碳排放分析 ?
2022/8/28 6:24:05 人评论 次浏览 -
常见机器学习方法的优缺点及适用场景：支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）特点：SVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。其有优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，使其常用于数据分类问题（回归问题也可）。优点:有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，…
2022/8/24 23:26:50 人评论 次浏览 -
基于python的数学建模---logicstic回归
樱花数据集的Logistic回归 绘制散点图import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #获取花卉两列数据集 DD = iris.data X = [x[0] for x in DD] Y = [x[1] for x in DD] plt.scatter(X[:50], Y[:50]…
2022/8/22 14:25:52 人评论 次浏览 -
基于python的数学建模---时间序列
JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法 数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv(C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv, nrows=11856) df.head() print(df.head())从2…
2022/8/14 1:54:19 人评论 次浏览 -
python opencv 低通，高通滤波器
import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(8.jpg,0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows,cols = img.shapecrow,ccol = int(rows/2),i…
2022/7/28 14:33:44 人评论 次浏览 -
opencv-python介绍和商业应用
简单介绍OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。在边缘检测的情况下，黑色对应于像素值（0，0，0），白线对应于（255，255，2…
2022/7/14 1:20:07 人评论 次浏览 -
机器学习-kaggle超市客户分类
#本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings(ignore)#设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_o…
2022/7/12 23:29:46 人评论 次浏览 -
机器学习-关于心脏病的数据分析
# 本次采用KNN算法进行解析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings(ignore) #用于忽略由于版本更新等不影响的bug import seaborn as sns from matplotlib import rcParams from sklearn.mode…
2022/7/10 23:54:37 人评论 次浏览
