摘要：
加减乘除不说了，反正就是两幅相同的图片运用cv.add(), cv.substract(),cv.multiply(), cv.divide()等实现 逻辑运算就是cv.bitewise_and(),cv.bitewise_or()等等 #调节亮度 import cv2 as cv import n 阅读全文
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import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.VideoCapture("d:/two.mp4") low_array = np.array([26, 43, 46]) up_array = np.array([ 阅读全文
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1.遍历图像对其每个像素取反 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("d:/girl.jfif") cv.imshow("img", img) height = img.shape[0] width = img.shape[1] ch 阅读全文
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import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("C:/Users/93917/Pictures/Screenshots/one.png") cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWi 阅读全文
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转载至：https://blog.csdn.net/shenpengjianke/article/details/29356755 上一篇介绍了numpy.linspace用于创建等差数列，现在介绍logspac用于创建等比数列。其实用法差不多，但是有一个特殊的地方需要注意。 ● 先来看一个例子，我 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'a 阅读全文
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1. concatenate concatenate函数可以实现对两个张量进行拼接，这个张量可以实一维向量，二维矩阵等等 1. 首先定义四个列表，然后用concatenate把他们拼接起来，这里我设axis=0 name = ['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'fr 阅读全文
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和直接用/一样，都是矩阵的对应元素相除。 如果用*，那么是矩阵的对应元素相乘。 如果要实现矩阵乘法，用numpy的dot函数。 阅读全文
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1.首先导入包 2.使用以下的函数实现交叉验证训练xgboost。 3.cv参数说明：函数cv的第一个参数是对xgboost训练器的参数的设置，具体见以下 参数说明如下： Xgboost参数 'booster':'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 多分类的 阅读全文
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我草泥马！！！！！loc取值的时候行索引从0开始，代表第一行， iloc取值行索引也从0开始，还有 一定要记得记得记得记得每次清洗完数据之后用data.rest_index(inplate=True)重置索引 一：生成数据 1. make_blobs(from sklearn.datasets.sa 阅读全文