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JNing的专栏

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965927
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50
订阅数
TensorFlow 返回tensor的 维数
  如果tensor是用调用tensorflow框架定义的,那么用 tensor_name.shape 即可返回tensorflow 的维数:
JNingWei
2018-09-28
5120
Scipy简洁介绍
  SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。
JNingWei
2018-09-28
6600
numpy: IO模块
  NumPy 为 ndarray对象 引入了一个简单的文件格式。 这个npy文件在磁盘文件中,存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype和其他信息,以便正确获取数组,即使该文件在具有不同架构的另一台机器上。
JNingWei
2018-09-28
6040
numpy库 简介
  NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
JNingWei
2018-09-28
8130
opencv: 形态学 转换(图示+源码)
OpenCV中的形态学转换操作有七种:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,礼帽,黑帽。
JNingWei
2018-09-28
1.1K0
opencv: 颜色通道 探究(图示+源码)
  大家都知道的,在OpenCV中,图像都是按 BGR 的 颜色通道顺序 来进行处理的。在自学OpenCV的过程中,我对 拆分和合并颜色通道 起了兴趣。自己写了一些代码来验证自己的思路。
JNingWei
2018-09-28
1.4K0
numpy: 新建二维序列数组
法一 import numpy as np a = np.arange(start=0, stop=9, step=1, dtype=int) a.resize(3, 3) print a print type(a) [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] <type 'numpy.ndarray'> Process finished with exit code 0 要特别注意这里的 .resize 没有返回值: print a.resize(3, 3) None Proces
JNingWei
2018-09-28
8110
python: zip 与 * 探究
  因为之前对python中的 zip 和 * ,搞得不是很清楚,这次做项目时又遇到这个问题,所以上网查阅,并经过自己编写代码进行实验,得出以下结论:
JNingWei
2018-09-28
3120
tensorflow: 类numpy的api映射表
Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape=(H, W), dtype=np.float32) 建立全一张量 tf.ones(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.ones(shape=(H, W), dtype=np.float32) 元素乘法 tf.mul(A, B) A * B 矩阵乘法 tf.matmul(
JNingWei
2018-09-28
7390
numpy: 常用api速查
api(for list) api(for ndarray) annotations np.sum np.ndarray.sum 求全部元素的总和 np.sum( ,axis=) np.ndarray.sum( ,axis=) 对指定轴方向上分别求和 np.mean np.ndarray.mean 求平均 np.array - 创建一个 ndarray ,它本身不是一个类 - np.ndarray 本身是一个类;可以用来创建数组,但不推荐 np.unique np.ndarray.unique 数组
JNingWei
2018-09-28
1K0
tensorflow: 对variable_scope进行reuse的两种方法
在tensorflow中,为了 节约变量存储空间 ,我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。
JNingWei
2018-09-28
7.8K0
图像处理: 设计 自定义透明度 水印
感觉我自己写的这段代码,效果比opencv官网上给出的例子效果要好,水印中不会夹带黑色噪点。
JNingWei
2018-09-28
1K0
numpy: np.argsort
Syntax argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 返回 数组值 从小到大 的 索引值 。 实验代码 # coding: utf-8 import numpy as np # 返回 数组值 从小到大 的 索引值 x = np.array([[20, 10, 30, 40], [100, 200, 300, 400]]) print np.argsort(x) ---- ----
JNingWei
2018-09-27
4450
numpy: np.ndarray.flatten
Args: 顺序:{‘C’,’F’,’A’,’K’},可选。 “C” 意思是以行大(C形)的顺序变平。 “F” 表示按列主要(Fortran风格)顺序变平。 如果a是Fortran在内存中连续的,那么”A” 意味着以列主要顺序变平,否则按行排序。 “K” 意思是按照元素在内存中出现的顺序来压扁a。 默认值是’C’。
JNingWei
2018-09-27
5520
numpy: np.where
Note : 不接受 list 型的参数,只接受 `ndarray 型输入。
JNingWei
2018-09-27
6920
python: 多pip版本 (pip/pip2/pip3) & 多python环境 (python/python2/python3)
可以明显看出, 不同 pip 版本 会安装对应 各自python版本 的 numpy 库 ,并把库文件安放到 各自python版本 对应的 packages文件夹 下。
JNingWei
2018-09-27
1.3K0
numpy: np.asarray 函数
简而言之: 主要区别在于 np.array (默认情况下)将会copy该对象,而 np.asarray 除非必要,否则不会copy该对象。
JNingWei
2018-09-27
4.2K0
python: list型 与 np.ndarray型 切片探究
切片层级的不同 今晚和同门讨论到一个之前没太注意的问题,即 list型 与 np.ndarray型 的 切片层级 有什么区别? Test   # coding=utf-8 # list型 lst = [[10, 20], [30, 40]] print(lst[:][1]) # [30, 40] try: # list型 只能进行一级切片,否则就会抛出 TypeError print(lst[:, 1]) except TypeError: pass #
JNingWei
2018-09-27
5970
图像处理: 无损地旋转图像
OpenCV自带的旋转图像方法 (有损) 原图像: 如果用OpenCV自带cv2.warpAffine接口来实现图片旋转: import cv2 # 读取原图像 img = cv2.imrea
JNingWei
2018-09-27
2.5K0
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