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使用Numpy特征异常值进行替换及条件替换方式

原始数据为Excel文件,由传感器获得,通过Pyhton xlrd模块读入,读入后为数组形式,由于其存在部分异常值和缺失值,所以便利用Numpy其中异常值进行替换或条件替换。 1....为'nan'项替换为 100 print(data) # [['100' '1' '2' '3' '4'] # ['10' '15' '20' '25' '100'] # ['100' '5' '8...按列进行条件替换 当利用’3σ准则’或者箱型图进行异常值判断时,通常需要对 upper 或 < lower进行处理,这时就需要按列进行条件替换了。...data[:, 1][data[:, 1] < 5] = 5 # 第2列小于 5 替换为5 print(data) # [[100. 5. 2. 3. 4.] # [ 10. 15. 20....Numpy特征异常值进行替换及条件替换方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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如何使用Numpy优化子矩阵运算

1、问题背景在进行图像处理或信号处理时,经常需要对较大矩阵进行矩阵运算。例如,在边缘检测,需要对图像矩阵每个像素及其周围像素进行卷积运算。...传统方法是使用for循环来遍历矩阵每个像素,然后每个像素及其周围像素进行运算。这种方法计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算效率,可以使用Numpy各种函数。...这对于图像处理边缘检测非常有用,因为它允许我们将一个卷积核与图像矩阵进行卷积运算,从而得到图像边缘信息。...这对于子矩阵运算非常有用,因为它允许我们将矩阵矩阵转换为一个数组,数组每个元素都是子矩阵一个元素。这样,我们就可以使用Numpy各种向量化函数来对子矩阵进行运算,从而大大提高计算效率。...([[1, 0, -1], [0, 0, 0], [-1, 0, 1]])​# 使用convolve2d()函数矩阵进行卷积运算result = scipy.signal.convolve2d(matrix

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Hello World, GNN

scipy.sparse 相关函数: from scipy.sparse import coo_matrix, csr_matrix, diags, eye 导入了SciPy稀疏矩阵相关功能。...例如:第一行表示ID为35论文引用了ID为1033论文。 因为上面在处理特征与标签矩阵过程,我们论文ID进行了重排序。因此,在这里我们需要对此矩阵论文ID也进行重排序。...但是有一点需要注意,就是我们仍需要对输入特征矩阵和邻接矩阵进行归一化处理,原因主要包括以下几点: 防止梯度消失或爆炸:在深度学习模型,特别是在使用多层网络时,未经归一化数据可能导致梯度消失或爆炸。...构造一个矩阵进行归一化函数,并特征矩阵和邻接矩阵进行归一化处理: def normalize(mx): #定义函数,矩阵数据进行归一化 '''Row-normalize sparse...单层图卷积类设计 单层图卷积运算逻辑如下图所示: 其实就是输入特征矩阵进行升维或者降维后再左乘一个邻接矩阵,这样就把节点间关系融合到了网络结构

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【干货】计算机视觉实战系列07——用Python做图像处理

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍SciPy使用以及图像高斯模糊实战,这一次继续为大家详细讲解SciPy使用以及图像导数实战。...Sobel算子是一阶导数边缘检测算子,使用两个方向算子(垂直算子和水平算子),图像进行卷积运算,得到两个矩阵,再求这两个矩阵对应位置两个数均方根,得到一个新矩阵,即为灰度图像矩阵各个像素点梯度值...但是图像以矩阵形式存储,不能像数学理论直线或者曲线求导一样,一幅图像求导相当于一个平面、曲面求导。图像操作,我们采用模板原图像进行卷积运算,从而达到我们想要效果。...而获取一幅图像梯度就转化为:模板(Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子)原图像进行卷积,不过这里模板并不是随便设计,而是根据数学求导理论推导出来。...这些导数滤波器可以使用scipy.ndimage.filters模块标准卷积操作来简单地实现。

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task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码)

1.2 FCN架构 卷积网络里一层数据都是三维数组。如果这三维为h × w × d,则h和w是图片高和宽,d为图片特征或者是通道数。 第一层输入图片,图片维度为[高, 宽, 色彩通道数]。...进行预测时,在普通GPU上某个227227图片进行预测,AlexNet耗费1.2ms;而FCN从500500图片中生成10*10输出只需要22ms,其中效率相差了5倍。...3.2 问题2 scipy.misc.imresize is deprecated 问题描述 原作者代码,图片变形使用scipy.misc.imresize函数。...3.5 问题5 查看源代码卷积核维度 通过在源代码添加如下代码可输出各层卷积维度 输出: 仅截取部分输出 根据输出,我发现源代码使用是VGG-19,而论文中使用是VGG-16。...以后应当先分析数据集成分,构建读取器,再构建神经网络,读取部分数据进行测试。保证无bug后才

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神经网络与傅立叶变换有关系吗?

使用 Python 进行傅里叶变换 Python scipy 模块提供了数学中所需所有转换技术,所以可以直接使用它 import numpy as np import matplotlib.pyplot...可以看到使用 NumPy 生成正弦波,现在可以使用 scipy FFT 模块进行转换。...卷积神经网络傅立叶变换 卷积神经网络卷积层是主要基础组件,在网络,任何卷积主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,一层输出进行卷积。该层任务是学习过滤器权重。...为了在任何卷积神经网络应用傅里叶变换,我们可以对输入和滤波器进行一些更改。...如果 CNN 输入矩阵和滤波器矩阵可以转换为频域进行乘法运算,并且频域乘法结果矩阵可以转换为时域矩阵,则不会对算法准确性造成任何影响。

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神经网络与傅立叶变换有何关系?

---- 使用 Python 进行傅里叶变换 Python scipy 模块提供了数学中所需所有转换技术,所以可以直接使用它 import numpy as np import matplotlib.pyplot...可以看到使用 NumPy 生成正弦波,现在可以使用 scipy FFT 模块进行转换。...---- 卷积神经网络傅立叶变换 卷积神经网络卷积层是主要基础组件,在网络,任何卷积主要工作是将滤波器(卷积核)应用于输入数据或特征图,一层输出进行卷积。...为了在任何卷积神经网络应用傅里叶变换,我们可以对输入和滤波器进行一些更改。...如果 CNN 输入矩阵和滤波器矩阵可以转换为频域进行乘法运算,并且频域乘法结果矩阵可以转换为时域矩阵,则不会对算法准确性造成任何影响。

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python计算机视觉编程——第一章(基

,需要将数据类型转换回来: pil_im=Image.fromarray(uint8(im)) 1.3.3 图像缩放 NumPy数组将成为我们图像及数据进行处理最主要工具,但是调整矩阵大小并没有一种简单方法...为了图像数据进行 PCA 变换,图像需要转换成一维向量表示。我们可以使用 NumPy 类库flatten() 方法进行变换。 将变平图像堆积起来,我们可以得到一个矩阵矩阵一行表示一幅图像。...V,S,mean_X 该函数首先通过减去一维均值将数据中心化,然后计算协方差矩阵对应最大特征值特征向量,此时可以使用简明技巧或者 SVD 分解。...SciPy 提供很多高效操作,可以实现数值积分、优化、统计、信号处理,以及我们来说最重要图像处理功能。 1.4.1 图像模糊 图像高斯模糊是非常经典图像卷积例子。...delta表示标准差为δ δ\delta卷积核 滤波操作模块——scipy.ndimage.filters 该模块可以使用快速一维分离方式来计算卷积使用方式如下: from PIL import

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矩阵卷积运算过程讲解「建议收藏」

在爬虫处理验证码过程接触到矩阵卷积运算,关于该类运算,记录一下自己心得。 理论知识 在讲述卷积过程前,我们来了解一下卷积公式。...根据离散二维卷积公式: 其中A为被卷积矩阵,K为卷积核,B为卷积结果,该公式,三个矩阵排序均从0开始。...现在对于上面卷积过程进行分析:我们用来做例子 A 矩阵为 m×m(3×3)二维矩阵(被卷积矩阵),K 为 n×n(2×2)二维矩阵卷积核)。...实际应用 关于卷积计算,在 Python 存在于 scipy signal 模块,这里需要介绍一下 scipy.signal.convolve2d 函数。...,输出计算过程没有扩充 0 参与计算值;当 mode 参数值为 same 时,输出与被卷积矩阵大小相同矩阵,按照我理解是,当卷积结果矩阵大小(m+n -1)为偶数时,same 输出矩阵从左上角按照

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卷积网络到底怎么做,这是一份极简Numpy实现

本文介绍了如何使用卷积网络(GCN)进行深度学习,GCN 是一种可直接作用于图并利用其结构信息强大神经网络。...每一个隐藏层 Hⁱ 都对应一个维度为 N × Fⁱ 特征矩阵,该矩阵一行都是某个节点特征表征。在一层,GCN 会使用传播规则 f 将这些信息聚合起来,从而形成下一层特征。...权重矩阵维度为 Fⁱ × Fⁱ⁺¹,即权重矩阵第二个维度大小决定了下一层特征数。如果你卷积神经网络很熟悉,那么你会发现由于这些权重在图中节点间共享,该操作与卷积核滤波操作类似。...特征表征进行归一化处理 通过将邻接矩阵 A 与度矩阵 D 逆相乘,进行变换,从而通过节点特征表征进行归一化。...结语 本文中卷积网络进行了高屋建瓴介绍,并说明了 GCN 一层节点特征表征是如何基于其相邻节点聚合构建

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task7 FCN分析

1.2 FCN架构 卷积网络里一层数据都是三维数组。如果这三维为h × w × d,则h和w是图片高和宽,d为图片特征或者是通道数。 第一层输入图片,图片维度为[高, 宽, 色彩通道数]。...进行预测时,在普通GPU上某个227227图片进行预测,AlexNet耗费1.2ms;而FCN从500500图片中生成10*10输出只需要22ms,其中效率相差了5倍。...2.2 FCN.py, FCN_down_sizing.py 我把FCN网络看做两个部分: downsizing,通过卷积使矩阵尺寸缩小 upscaling,通过逆卷积使图片恢复原本尺寸。...3.2 问题2 scipy.misc.imresize is deprecated 问题描述 原作者代码,图片变形使用scipy.misc.imresize函数。...3.5 问题5 查看源代码卷积核维度 通过在源代码添加如下代码可输出各层卷积维度 输出: 仅截取部分输出 根据输出,我发现源代码使用是VGG-19,而论文中使用是VGG-16。

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【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理

SciPy库以及图像高斯模糊实战 SciPy ---- ---- SciPy是建立在NumPy基础上,用于数值运算开源工具包。...二维高斯函数公式生成曲面的高线是从中心开始以正态分布辐向同心圆.不为零像素组成矩阵卷积)在原来图像矩阵像素作做变换,每个像素值都是相邻一圈像素值加权平均数....本质上,图像模糊就是将(灰度)图像I和一个高斯核进行卷积操作: ? 其中“*”表示卷积操作; ? 是标准差为 ? 二维高斯核,定义为: ?...该模块使用快速一维分离方式来计算卷积。...如果打算模糊一幅彩色图像,则不同于第一段模糊灰度图像代码,只需要简单每一个颜色通道进行高斯模糊即可。 上面的脚本,并不总是需要将图像转换成uint8格式,这里只是将像素值用八位来表示。

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深度 | 从数据结构到Python实现:如何使用深度学习分析医学影像

我们也能使用 pandas、scipy、skimage 以及 mpl_toolkit 等其他包来进行数据处理与分析。 ?...f 和 g 进行卷积运算结果,是第三个矩阵「Conv layer 1」,它由两个矩阵点积给出。如下所示,这两个矩阵点积是一个标量。 ? 两个矩阵点积。...什么是卷积神经网络 (CNN) ? ? 在我看来,一个简单卷积神经网络 (CNN) 就是一系列神经网络层。一层都对应着一个特定函数。每个卷积层是三维(RGB),所以我们用体积作为度量。...更进一步,CNN 一层都通过一个微分方程向另一层传递一个体积量激活。这个微分方程被称为激活函数或传递函数。...在之后文章,我们将讨论处理 DICOM 和 NIFTI 在医学成像格式不同,进一步扩大我们学习范围并如何 2 维肺分割分析使用深度学习进行讨论。然后转到 3 维肺分割。

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深度有趣 | 04 图像风格迁移

我们使用TensorFlow和Keras分别来实现图像风格迁移,主要用到深度学习卷积神经网络,即CNN 准备 安装包 pip install numpy scipy tensorflow keras...实现步骤如下 随机产生一张图片 在轮迭代,根据总损失函数,调整图片像素值 经过多轮迭代,得到优化后图片 内容损失函数 两张图片在内容上相似,不能仅仅靠简单纯像素比较 CNN具有抽象和理解图像能力...,或者说图像深度、通道个数 每个特征图都是对上一层输出一种理解,可以类比成64个人同一幅画不同理解 这些人可能分别偏好印象派、现代主义、超现实主义、表现主义等不同风格 当图像是某一种风格时,可能这一部分人很欣赏...风格损失函数定义如下,多个卷积风格表示差异进行加权 ?...这里我们使用conv1_1、conv2_1、conv3_1、conv4_1、conv5_1五个卷积层,进行风格损失函数计算,不同权重会导致不同迁移效果 总损失函数 总损失函数即内容损失函数和风格损失函数加权

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卷积网络图深度学习(上)

本文是关于如何利用图卷积网络(GCNs)进行深度学习系列文章第一篇。GCNs是一种功能强大神经网络,旨在直接处理图并利用图结构信息。...请注意,即使没有任何训练,网络节点相对接近性也保留在二维表示。 ? 更正式地说,图卷积网络(GCN)是一种进行操作神经网络。...一层Hⁱ对应于一个N×Fⁱ特性矩阵,其中一行是一个节点特征表示。在一层使用传播规则f将这些特征聚合起来形成下一层特征。这样,在一层上,特征变得越来越抽象。...权重矩阵维度Fⁱ×Fⁱ⁺¹;换句话说,权重矩阵第二维大小决定了下一层特征数。如果您熟悉卷积神经网络,那么这个操作类似于过滤操作,因为这些权重在图中节点之间共享。...下面是它numpy邻接矩阵表示。

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理解多层CNN中转置卷积反向传播(附代码)

最后,请注意红框符号'k',我会反复使用此符号来表示(Out - Y)。...因为(请看黑色框方程)Out可以写成一行,红框权值梯度如下: 深绿色框数字->绿色权值。 正如所看到那样,当每个红色权重计算导数时,我们可以看到XX坐标因输入而异。...我们需要将这些坐标与每个权重进行匹配,这就是我们将矩阵旋转180度原因。...蓝色权重反向传播第2部分 蓝框→第1部分中计算矩阵 黑框→在卷积操作之前转置卷积核 橙色,浅绿色,蓝色,粉红色框→计算每个蓝色权值梯度 以上是对旋转卷积进行更仔细观察,同时执行卷积操作。...激活函数 绿框→激活函数导数,因为它们具有相同维数,我们可以进行元素相乘 红框→旋转卷积核以匹配梯度 篮框→用零填充红色权重(命名为W2) 代码 import numpy as np,sys #

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【详细图解】再次理解im2col

一句话:im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵一个方法,其原理是利用了行列式进行等价转换。 为什么要做im2col? 减少调用gemm次数。...中间俩个for循环是来填满展开数组/矩阵一列,即卷积核对应元素,其个数等于卷积元素个数,举个例子,[1, 3, 3]卷积核,那么该卷积元素个数等于9;最外层两个for循环是用来填满展开数组.../矩阵一行,即列数,也就是卷积核在输入滑动了多少次 pytorch来做验证 import torch from torch import nn import numpy as np torch.manual_seed...代码其实跟[1,H, W]只有一初不同,就是从特征图里面取数据时候多了个维度,需要取对应通道。这里为什么要取对应通道数呢?原因是行列式计算,横条和竖条是元素一一应做乘法。...:im2col+gemm外面加一层关于bsfor循环 – 隐患:加一层for循环嵌套非常耗时 经过简单分析,发现采取for循环方式来进行im2col是相对合适情况。

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Python数据分析常用库总结

因为他有很多这个领域相关库可以用,而且很好用,比如NumpySciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等 1)Numpy,它给Python...提供了真正数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理函数,Numpy还是更多高级扩展库依赖库,比如后续Scipy、Matplotlib、Pandas等,都一样; 2)Scipy,他让...Python成了半个MATLAB,Scipy提供了真正矩阵类型,及其大量基于矩阵运算对象和函数,他包括功能包括最优化、线性代数、积分、插值、你和、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理与图像处理、常微分求解方程和其他科学与工程中常用计算...他包含高级数据结构和精巧工具,使得在Python处理数据非常快速和简单,Pandas构建在NumPy之上,他使得以Numpy为中心应用很容易使用,Pandas名称来自于面板数据(Panel...Pandas其实很复杂, 够单独写一本书,如果他有兴趣可以看看Pandas主要作者之一 WesMcKinney写《利用Python进行数据分析》一书。

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