选自TowardsDataScience 作者：Kunal Dhariwal 机器之心编译 参与：Jamin、杜伟、张倩 我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算...Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。
我在此处演示的各种操作的关键参考是官方的 Pandas 数据结构文档。 Pandas 有三种主要的数据结构： 序列 数据帧 面板 序列 序列实际上是引擎盖下的一维 NumPy 数组。...构造器接受许多不同类型的参数： 一维ndarray，列表，字典或序列结构的字典 2D NumPy 数组 结构化或记录ndarray 序列结构 另一个数据帧结构 行标签索引和列标签可以与数据一起指定。...至于序列和数据帧，有创建面板对象的不同方法。 它们将在后面的章节中进行解释。 将 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里，我们展示了如何从 3D NumPy 数组构造面板对象。...Pandas 的数据结构由 NumPy ndarray数据和一个或多个标签数组组成。 Pandas 中有三种主要的数据结构：序列，数据帧架和面板。...： objs函数：要连接的序列，数据帧或面板对象的列表或字典。
扩展数组 连接函数允许使用屏幕上显示的语法沿公共轴将数组绑定在一起。 该方法要求数组沿未用于绑定的轴具有相似的形状。 结果就是全新的ndarray，这是将数组粘合在一起的产物。...我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象中的数据的方法。 如果我们正在使用数据帧，则可以附加新行或新列。 我们可以使用concat函数添加新列，并使用dict，序列或数据帧进行连接。...好消息是，在谈论序列切片时，许多艰苦的工作已经完成。 我们介绍了loc和iloc作为连接方法，但它们也是数据帧方法。 毕竟，您应该考虑将数据帧视为多个列粘合在一起的序列。...这使我们到达了重要的地步。序列和数据帧不是不可变的对象。 您可以更改其内容。 这类似于更改 NumPy 数组中的内容。...数据帧的算术 数据帧之间的算术与序列或 NumPy 数组算术具有某些相似之处。 如您所料，两个数据帧或一个数据帧与一个缩放器之间的算术工作； 但是数据帧和序列之间的算术运算需要谨慎。
Pandas 数据帧对象 Pandas 的下一个基本结构是DataFrame。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样，你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里，“对齐”是指它们共享相同的索引。...c': 4}]) a b c 0 1.0 2 NaN 1 NaN 3 4.0 来自序列对象的字典 正如我们之前看到的那样，DataFrame也可以从Series对象的字典构造： pd.DataFrame...``对象也有许多来自 NumPy 数组的熟悉的属性： print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) # 5 (5,) 1 int64 Index对象和...作为有序集合的索引 Pandas 对象旨在促进一些操作，例如跨数据集的连接，这取决于集合运算的许多方面。
一、数据选择 1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...标准格式及参数解释如下： pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False) objs-这是序列、数据帧或面板对象的序列或映射
参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。 从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...它包含以下内容： 强大的N维数组对象 复杂的(广播broadcasting)功能 集成C / C++和Fortran代码工具 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能 除明显的科学用途外，NumPy...这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。 1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
NumPy 秘籍中文第二版 零、前言 一、使用 IPython 二、高级索引和数组概念 三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理 六、特殊数组和通用函数 七、性能分析和调试...基础知识 零、前言 一、NumPy 简介 二、NumPy ndarray对象 三、使用 NumPy 数组 四、NumPy 核心和子模块 五、NumPy 中的线性代数 六、NumPy 中的傅立叶分析...七、高级 NumPy 八、高性能数值计算库概述 九、性能基准 NumPy 数组学习手册 零、前言 一、NumPy 入门 二、NumPy 基础 三、使用 NumPy 的基本数据分析 四、使用 NumPy...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据...七、类别数据 八、数值统计方法 九、存取数据 十、整理数据 十一、合并，连接和重塑数据 十二、数据聚合 十三、时间序列建模 十四、可视化 十五、历史股价分析 精通 Pandas 零、前言 一、Pandas
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个 ?...网络的最后一部分是循环的长期短期记忆神经网络（LSTM）。该网络获取序列，并尝试预测序列中的下一个单词。Standford的A....为了获得可接受的结果，损失必须小于1，因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后，我们将加载训练后的权重并在来自数据集的测试图像以及不属于原始数据集的图像上测试网络。 ?...通过OpenCv API从相机拍摄的所有图像都是numpy数组。因此，必须将阵列转换为图像，调整大小以匹配InceptionV3 CNN要求，然后再转换回图像并进一步进行预处理。...一旦捕获到帧，该帧将从Numpy数组编码为图像，调整大小，然后转换回Numpy数组。然后将对图像进行预处理，并将其通过初始网络以获取编码矢量。
网络的最后一部分是循环的长期短期记忆神经网络（LSTM）。该网络获取序列，并尝试预测序列中的下一个单词。Standford的A....为了获得可接受的结果，损失必须小于1，因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后，我们将加载训练后的权重并在来自数据集的测试图像以及不属于原始数据集的图像上测试网络。...，日期重叠在该帧的顶部。...通过OpenCv API从相机拍摄的所有图像都是numpy数组。因此，必须将阵列转换为图像，调整大小以匹配InceptionV3 CNN要求，然后再转换回图像并进一步进行预处理。...一旦捕获到帧，该帧将从Numpy数组编码为图像，调整大小，然后转换回Numpy数组。然后将对图像进行预处理，并将其通过初始网络以获取编码矢量。
表示RF通讯已连接。此时蜂鸣器"哔"一声，航灯闪烁，表示待机模式。 四轴启动：将遥控器左右操纵杆掰成下内八，启动四轴，四轴"哔"一声，4个螺旋桨开始低速旋转，航灯常亮。...四轴取消水平校准：将四轴放置于水平地面，处于待机模式，然后两操纵杆掰成上外八，四轴"哔"一声取消校准。取消水平校准或未进行水平校准过的四轴，起飞时即使无风也可能会有明显漂移。...欧拉角的定义 tmp是中间变量，下面是中位的遥控变量 IMU的缓存数组 一个定时器就可以生成 PPM简单的将多个通道的数值一个接一个合并进一个通道，用2个高电平之间的宽度来表示一个通道的值。...因为每一帧信号的尾部必须加入一个足够长的空白（显著超过一个正常PWM信号的宽度）来分隔前后两个信号，每一帧能传输的信号通道最多只能到10个。...作为波特率生成器 只有在规定的杆位下才可以进入校准序列 校准3个组件 这个是具体的细节，也没有什么好说的 可以复用的代码，最后输出的是角度信息 代码的端口先重置一下 后面设置PWM的引脚
Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...subtract() * mul(), multiply() / truediv(), div(), divide() // floordiv() % mod() ** pow() 通用函数：数据帧和序列之间的操作...DataFrame和Series之间的操作，类似于二维和一维 NumPy 数组之间的操作。...，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
---- 数组常用属性 import numpy as np a = np.arange(15).reshape(3, 5) # 数组维数 print(a.ndim) # 数组中元素的类型名称 print...---- 数组初始化 import numpy as np from numpy import pi # 初始化一个数组,zeros的参数是元组 print(np.zeros((3, 4))) print...它相当于沿着第二轴的连接 # 这个函数对于3维的数组最有意义。 # 例如，对于具有高度(第一轴)、宽度(第二轴)和r/g/b通道(第三轴)的像素数据。...# 函数“concatenate”、“stack”和“block”提供了更一般的堆叠和连接操作。...----") # 水平地将一个数组拆分为多个子数组(按列排列)。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】，仅做学习分享。...输出目录将存储实际的电影条形码(生成的电影条形码图像和序列化的RGB平均值)。...这些RGB平均值将被序列化为一个JSON文件，因此我们可以在下一节中使用这些数据来进行实际的电影条形码可视化。 ——skip：该参数控制处理视频时要跳过的帧数。为什么我们要跳过帧呢?...现在,我们有了电影帧的RGB平均序列，打开visualize_bar .py文件，插入以下代码： # import the necessary packages import numpy as np...第27行利用--height参数以及avgs列表中的条目数和——barcode-width来为足够大的NumPy数组分配内存，以便存储电影条形码。
解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。...Big Buck Bunny 序列包含 14315 帧，可以在 32 秒内进行转码，而无需使用任何先进的技术（例如生产者-消费者模式），解码器和编码器将在单独的线程中启动共享解码器队列，从而可以在约 447fps...如果未解码帧，则解码后的 Surface 的 GetCudaDevicePtr 方法将返回零； DecodeSingleFram 从输入视频解码单帧，返回带有解码像素的 NumPy 数组。...下次用户调用此方法时，将返回另一个 NumPy 数组实例。如果未解码帧，它将返回空的 NumPy 数组。...除非编码器队列中的所有原始帧都已编码，否则它不会返回，并返回带有基本流字节的 NumPy 数组的列表； Width 返回编码的帧宽度； Height 返回编码的帧高度； PixelFormat 返回编码的帧像素格式
GIF 动图的分解可以利用 PIL模块的Image类来实现。下面的自定义函数可以将一张GIF动图分解到指定文件夹： ?...将上述函数改成下面的生成器，可以将GIF动图迭代输出成numpy数组供OpenCV模块调用。...def gifSplit2Array(gif_path, save_path): import numpy as np img = Image.open(gif_path) for...imageio fileNames = os.listdir(imagesPath) frames = [] #列表，用于存储各个帧 fileList = os.listdir.../gif splited","merged.gif", duration =0.3, reverse = True) 覆水可收： ? 上面提到的PIL和 imageio模块都可以用pip在线安装。
实际上，你可以使用一个数字的张量，我们称为0维张量，也就是一个只有0维的张量。它仅仅只是带有一个数字的水桶。想象水桶里只有一滴水，那就是一个0维张量。...在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...你将在Kaggle（数据科学竞赛网站）上经常看到Jupyter Notebooks（安装见文末阅读链接，“数学烂也要学AI：带你造一个经济试用版AI终极必杀器”）关于把数据转变成Numpy数组。...我们为什么想把数据转换为Numpy数组？ 很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...即便如此，这个数据集仍可以当做一个优秀的校验基准，用来测试新的机器学习算法应用，或是用来自己做实验。
序列与 NumPy 数组相似，但是它的不同之处在于具有索引，该索引允许对项目进行更丰富的查找，而不仅仅是从零开始的数组索引值。 以下从 Python 列表创建一个序列。： 输出包括两列信息。...我们不会在本书中研究 NumPy 数组。 从历史上看，Pandas 的确在幕后使用 NumPy 数组，因此 NumPy 数组在过去更为重要，但这种依赖在最近的版本中已被删除。...但为方便起见，即使基础表示形式不是 NumPy 数组，.values也会返回 NumPy 数组。...使用 NumPy 函数结果创建一个数据帧 数据帧可以由一维 NumPy 整数数组（范围从 1 到 5）创建： [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-pZesLpEH...连接行 可以使用pd.concat()函数并通过指定axis=0将来自多个DataFrame对象的行彼此连接。
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