IPython,可从 ipython.org 获得,是一个免费的开源项目 ,可用于 Linux,Unix,MacOSX, 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件,其中包括:
本篇是对Pylab的小试牛刀,也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;
执行后会生成配置文件, ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
显式声明字符串不用转义---> r'c:\c.txt' 在路径字符串前加r
我的surface pro4一直ipython用不了,我也没有去搜上面情况,按照我自己的方法解决了。
下载模块包,进行解压,进入模块文件夹,执行: python setup.py install
1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096 # 每次采集的数据点数 RATE = 44100 # 采样频率 p=pyaudio.PyAudio() # 启动类 stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=RATE,input=True, frames_per
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
–name:也可以缩写为 【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录
顾名思义,图像处理可以简单地定义为在计算机中(通过代码)使用算法对图像进行处理(分析和操作)。它有几个不同的方面,如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中,我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍,并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
开始我以为是缺少windows这个包,但是代码里并没有用到,所以我打断点去看代码到底问题出在哪里
今天在 centos 下安装 python setup.py install 时报错:ImportError: No module named sysconfig, 当时急着用,就顺手直接源码编译了一把,make install 后就 ok 了。 然后又在 cygwin 下安装时同样的问题,这下 cygwin 源码编译也不行了,因为会调用很多 linux 特有的类库。 虽然最后解决了 import 的问题,但是又报了其它错。比如 ldconfig 啥的,可能是我cygwin环境没装全。 只有
可以使用matplotlab.pyplot【显示图片工具】 和 Pillow【图片处理工具】 结合使用
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB®[1] 图形命令,但它独立于 MATLAB,可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的,但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码,即使对于大型数组也能提供良好的性能。
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner
算法:信噪比是指图像数组的均值除以图像数组的标准差。颜色量化虽然缩小了图像的尺寸(比特/像素的数量),但是图像的质量变差了。通常情况下,信噪比是图像质量的一种度量方法,信噪比越高,图像质量越好。
Jupyter Notebook 是一个在浏览器中使用的交互式的笔记本,可以实现将代码、文字完美结合起来,它的受众群体大多数是一些从事数据科学领域相关(机器学习、数据分析等)的人员。这里会告诉大家Jupyter Notebook入门时常用功能用法。
算法:图像颜色数是图像颜色的量化,包括2,4,8,16,32,64,128,256等。一种最简单而又直接的方式就是定义一个含有256*256*256=16777216个元素的数组,然后循环整幅位图,对位图某处对应的颜色值,计算数组的索引。颜色量化虽然缩小了图像的尺寸(比特/像素的数量),但是图像的质量变差了。通常情况下,信噪比是图像质量的一种度量方法,信噪比越高,图像质量越好。
算法:活动轮廓(Snake)是用于拟合开或闭合样条曲线与图像中的线或边缘,围绕感兴趣的目标初始化“蛇”,并让它收缩或膨胀,以便于使封闭的轮廓与感兴趣的目标相拟合。“蛇”可以是周期性的(用于分段),也可以具有固定和/或自由端。输出蛇的长度与输入边界的长度相同。由于点的数量是恒定的,因此请确保初始蛇具有足够的点以捕获最终轮廓的细节。
在python3的scipy ndimage模块提供了一个名为percentile_filter()的函数,它是中值滤波器的一个通用版本。
算法:区域生长算法是一种分割算法,是指如果一个像素的邻域的强度与当前像素相似,则认为该邻域处于同一分割片段。初始像素集称为种子点(seed point)——通常是手动选择的。
4.217784404754639 (200, 101088) (150, 101088) 3.3909857273101807 1.0
这些模块其实功能都相同,程序运行的时候都在运行相同的code,不同的是导入模块的方式不同。
pylab 提供了比较强大的画图功能,但是函数和参数都比较多,很容易搞混。我们平常使用最多的应该是画线了。下面,简单的对一些常用的划线函数进行了封装,方便使用。
import math dir(math) 对于一些没有doc的包,可以和方便的获得内置的信息 由于脚本语言的不靠谱性,你甚至可以进去看它的实现 import pylab pylab.__file__
算法:图像抗混叠通常是在向下采样之前通过平滑图像(通过图像与低通滤波器的卷积,如高斯滤波器)来完成的。混叠是图像中有一些在原始图像中不存在的黑色斑点或伪影。下采样对于缩小图像的效果并不是太理想,因为它会产生混叠效果。通常是因为采样率比奈奎斯特速率小(像素太少了的缘故),因此避免混叠的一种方法是增加采样率,使其大于奈奎斯特速率。
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。
然后就能看到各个环节加载时间,以ms毫秒为单位,即小数点前面是毫秒数。 其中第一列是时间点,第二列是时长,我们主要关注第二列。 一般标准: ”200ms 以下感觉是很好的,超过 500ms 会觉的有点卡,如果超过 1s 就会觉得非常难受了“
SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode。MIT许可下发行。 其 github 主页 我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解:
matplotlib官方文档: http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html (api的调用及一些示例代码)
默认情况下,matplotlib 将绘图延迟到脚本结束,因为绘图可能是开销大的操作,并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图,而是只在所有属性更改后更新一次。
算法:HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。由于HOG计算不包含尺度的内在意义,且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中,因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间,图像重复地按尺度缩小,直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标,则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确,但计算上更复杂。
算法:DoG斑点检测类似于LoG。DoG在每层金字塔多做一次高斯操作,但通过减法取代LoG核的计算过程,显著减少了运算次数,大大节省了运算时间。
上篇中,介绍了numpy的常用接口及使用,并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名,matplotlib作为数据科学的的另一必备库,算得上是python可视化领域的元老,更是很多高级可视化库的底层基础,其重要性不言而喻。
作者推荐使用EPD作为学习本书各章节的学习环境,但登录到EPD网站后发现EPD已经升级为canocy了,当然可以使用canocy,
算法:DoH斑点检测是通过计算图像黑塞行列式矩阵中的极大值来检测斑点。斑点的大小对检测速度没有任何影响。该方法既能检测到深色背景上的亮斑,也能检测到浅色背景上的暗斑,但不能准确地检测到小亮斑。理论上,与LOG相比,DOH对细长结构的斑点有较好的抑制作用。
算法:Grabcut是一种交互式分割方法,该方法使用图论的max-flow/min-cut算法从图像的背景中提取前景。用户根据提供提示,输入图像中指定前景区域,使用该算法对图像进行迭代分割,得到最佳结果。基于图论的方法还有GraphCut,GrabCut、Random Walk等。
后缀: .dcm、.DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的,规定X轴正向指向病人的左侧,Y轴正向指向病人的背部,Z轴正向指向病人的头部。但是,坐标点的位置,每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系
手册里除了一些常用图形绘制、颜色选取,还有一些使用小技巧分享,另外,相关的脚本也都包含在压缩包内!对于熟悉Latex的小伙伴还可以自己编译文档!
在本章中,我们将继续讨论图像处理与深度学习的最新进展。我们将特别处理一些问题,并将尝试使用深度 CNN 的深度学习来解决这些问题
NetworkX是一款Python的软件包,用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络,它可以产生许多种类的随机网络或经典网络,也可以分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python,戳这里——>
算法:Grabcut初始化图像分割是通过输入掩模为算法提供一些提示,掩模上有一些绿色和红色的标记,给算法提供了一些提示,这些像素分别属于前景像素和背景像素,使用该算法对图像进行迭代分割,得到最佳结果。基于图论的方法还有Graphcut、Random Walk等。
pip install jupyter notebook -i Simple Index
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法,今天研究一下新工具pylab:
环境 ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 准备 sklearn 快速入门的官方文档7。这个文档主要描述机器学习的概念,以及如何加载数据,训练模型,保存模型。 这里提供另外一个更加详细的材料,这份材料基于ipython notebook(可选),可以在浏览器里运行代码,功能强大,演示效果非常好,github下载地址6。 将材料下载到本地: git clone git@github.com:jakevdp/sklearn_pycon2013.git 安装
该文介绍了在Ubuntu 14.0环境下使用matplotlib时出现报错:ImportError: No module named '_tkinter' 的问题。通过安装 tcl-dev 和 tk-dev 以及重新编译python,可以解决该问题。
图像的绘制一般都是这样的过程,先导入绘制的库,准备我们要用的数据,将画布建立好,最后就是绘制一下,看看效果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云