目录Numpy数组中数据的抽取1.比较操作2.操作布尔数组统计个数记录True的个数numpy.count_nonzero函数记录True的个数numpy.sum函数快速查阅3.将布尔数组作为掩码4.花哨的索引单纯的花哨索引组合索引花哨索引与普通索引花哨索引与切片花哨索引与掩码结合使用花哨索引举例_随机取点花哨索引举例_修改值 Numpy数组中数据的抽取 前面讲解了Numpy中数组的创建,操作,运算等内容 有些时候我们还想要抽取和查看Numpy数组中符合某些条件的值 还有的时候,我们想要统计数组中有多少值大于某一个给定的值,或则删除所有超过设定的阈值的异常点 因此,本章将讲解如下内容: 比较,

无涯教程网(learnfk)整理提供:NumPy是一个由多维数组对象和用于处理这些数组的示例程的集合组成的库

openpose训练时需要的两个文件，openpose_coco.npy和openpose_vgg16.npy

import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[1]-filter_s

使用python进行线性拟合和曲线拟合，包括多项式函数和幂指数函数等曲线拟合，可以导入excel数据，并进行相关系数、可决系数、均方误差的求取，以及进行曲线可视化。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

python numpy 3.8 win-64

直接分析，如原矩阵如下（1）：   （1） 我们要截取的矩阵（取其一三行，和三四列数据构成矩阵）为如下（2）：   （2） 错误分析： 取 C 的1 3行，3 4 列，定义 Z = [0,2] #定义行数 d = [2,3] #定义列数 #代码 C_zd = C[z,d] 则结果为： 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据，并非我们想要的结果。 正确分析： C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据 C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据 print(C_A) #输出最终结果 结果为： 其结果即为我们求解的，需要两步才可完成

目标平台Hi3559a 交叉编译器aarch64-himix100-linux 内含python3.7.3+numpy-1.15.1 放到arm上面python可以直接运行，numpy也可以导入

机器学习L1：机器学习类型的指导资料库= 1级