@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 最近跟着OpenCV2-Python-Tutorials在学习python_opencv中直方图的反向投影时，第一种方法是使用numpy实现将图中的红色玫瑰分割出来，教程给的代码缺了一句函数，导致实现不出来。 自己加上了后(也不知到这样加对不对)代码和效果如下： import cv2 import numpy as np roi = cv2.imread('./data/rose_red.jpg') hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV) #target is the image

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python # -*- coding:UTF-8 -*- #导入需要的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.py

二维互相关运算 mport torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum() return Y 构造上图中的输入数组X、核数组K来验证二维互

前言：由于全国受到新型冠状病毒的影响，我们学校在已有的学工系统开发了 “每日一报”和“i签到” 两个功能来记录学生的身体状况和位置信息，确保并监督学生无误填写，每天辅导员都要多次从系统中导出今日打卡记录，并让班长提醒未打卡同学打卡或者有信息异常的同学重新确认信息。 文章目录1、初步打卡情况简介2、pandas导入数据2.1、导入数据并查看2.2、查看数据形状3、每日一报未打卡人数3.1、查看打卡情况3.2、提取出未打卡的同学3.3、提取出对应的学生4、查找打卡信息异常同学4.1、求众数4.2、标明我要审核的表头4.3、提取出该同学5、查找体温异常的同学5.1、体温预处理5.2、没有填写具体体温

实际中，很多数据都是存为txt文件、csv文件等，但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的。本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法。 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3) lists.append(string[0:2]) #只取每个string的前两项，得到

屏幕就像是数学上的坐标轴，且在第四象限，以屏幕左上角为圆点，X轴向右为正向左为负，Y轴向下为正向上为负（这点和数学上相反的）以圆点为基点画个距离圆点上下50宽高100的矩形来演示canvas基本用法 微信小程序这里提供了两个API wx.createContext() 创建并返回绘图上下文context对象 getActions 获取当前context上存储的绘图动作，对应wx.drawCanvas(object)中的actions clearActions 清空当前的存储绘图动作 wx.drawCanvas(object) 绘制 canvasId 画布标识，传入的cavas-id

一、【自动生成US-PHONE】 1、base.txt 这个文件不能删，要放在同一个文件夹下面。 2、【自动生成】 和 【定制生成】 的文件名分为： model2.txt & (手机号码前6位)-model1.txt 3、选择【定制号码】就需要把【自动生成】选项去掉才行。 【自动生成】和【定制号码】。只能选择其中一个进行。 注意：在生成的时候比较快，一般5s左右能生成3w个手机号码；如有故障问题。关闭窗口启动程序就可以了。 二、【USphone - 校验器】 1、在读取文件栏，输入已经生成出来的手机号码的文件名，类似于这种文件名： 自动生成号码.txt & (手机号码前6位)-phone.txt。。 2、然后点击开始即可开始校验，即使中途报错或出现故障，最终也生成已经通过的文件名为：PASS_PHONE.TXT 3、已经校验过的号码，建议删除，避免下次开始又会从第1个号码开始校验。

这段时间宅在家里，被疫情弄得都要发霉了。 为了打发无聊时光，跟着CSDN上的速成班学了一下Python以及爬虫。突然发现这玩意也太厉害了，以前只以为是个获得数据的工具，现在才发现，这玩意最强悍的是应用在数据筛选和清理。真不愧是现在最火的语言，论代码的简介性和面向对象的友好性上绝不是之前学的那一票面向过程的语言可以比的。要是早知道这玩意，该能省下多少事，唉……我的大好青春…… 不说废话，学完了这几天的课程，我跃跃欲试，决定活学活用一把，做一个可以爬贴吧的爬虫： import urllib.parse as up import urllib.request as ur import lxml.e

内容介绍 梗概：爬取公交路径坐标，处理成为符合高德地图Map Lab线形图的格式，通过该平台绘制公交（地铁）线路图等 一些必要的知识点可在该系列博客的其他内容中获得！ 1 采用循环法获取线路名 怎么获取一个城市有哪些线路名？遍历前1000路公交。 有遗漏怎么办？想指点区域怎么办？见后文的“读取文本”法。 实际上遍历1000路公交基本能涵盖一个城市大多数公交线路，遗漏的很多也是一些特殊的路线。 代码 import requests import json import pandas as pd import re def Bus_inf(city,line): global bus_nu

手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。 项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。 设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。 1 LeNet-5模型的介绍 本文实现手写数字识别，使用的是卷积神经网络，建模思想来自LeNet-5，如下图所示： 这是原始的应用于手写数字识别的网络，我认为这也是最简单的深度网络。 LeNet-5不包括