import javax.xml.bind.Marshaller; import java.lang.reflect.Field; //监听生成xml文件过程 ...
imageB.shape[1]] = np.maximum(imageB, result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]]) 该融合思路是两幅图重复的部分取两者的较大值。...方法三：np.where 既然遍历像素效率太低，那么可以使用numpy的where函数来搜寻范围，numpy封装了一些并行计算的方式，可以极大提升效率。...[rows, cols] 使用时仅需两行代码，替代了上述两个复杂的for循环。...总结 涉及到搜寻像素范围时，优先使用np.where；遇到密集计算时，可以尝试用@jit进行GPU加速。...imageA.shape[1] + imageB.shape[1]) * 2, (imageA.shape[0] + imageB.shape[0]) * 2)) # 问题：merge这里叠加-某些颜色变淡
在 sales 列中，数据包括货币符号以及每个值中的逗号；在 Jan Units 列中，最后一个值是“Closed”，它不是数字 我们再来尝试转换 Active 列 df['Active'].astype...python 的字符串函数去除“$”和“,”，然后将值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。...).astype('float') 接下来处理 Active 列，自定义函数需要使用 np.where()。...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用，所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active...如果我们尝试使用 astype() 我们会得到一个错误（如前所述）。
使用where() NumPy 函数查找这些值的索引： idx = np.where((a + b + c) == 1000) 使用numpy.testing模块检查解决方案： np.testing.assert_equal...Find the index idx = np.where((a + b + c) == 1000) #4\....另见 numpy.ma模块的文档 忽略负值和极值 当我们想忽略负值时，例如当取数组值的对数时，屏蔽的数组很有用。 遮罩数组的另一个用例是排除极值。 这基于极限值的上限和下限。...例如，log()和sqrt()函数不允许使用负值。 屏蔽值类似于数据库和编程中的NULL或None值。 具有屏蔽值的所有操作都将导致屏蔽值。...0和1之间，我们尝试从秘籍开始使用定义获得最佳收益和风险组合 。
arange([start,] stop[, step,][, dtype]) 返回给定间隔内的均匀间隔的值。...上面的数组示例是如何使用 NumPy 表示向量的，接下来我们将看看如何使用多维数组表示矩阵和更多的信息。...1.3 数组属性 在使用 NumPy 时，你会想知道数组的某些信息。很幸运，在这个包里边包含了很多便捷的方法，可以给你想要的信息。...布尔屏蔽 允许我们根据我们指定的条件检索数组中的元素。...蓝色点（在图中还包括绿点，但绿点掩盖了蓝色点），显示值 大于0 的所有点。绿色点表示值 大于0 且 小于0.5π 的所有点。
我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。 或者使用如下方法： 接下来，我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。...所以在这种情况下，将坚持使用np.where()！ 一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！...像np.where。其中，你的选择可以是标量，也可以是数组。只要它符合你的条件。 这是我们第一次尝试将多个条件从.apply()方法转换为向量化的解决方案。...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。
之前小编一直是从各种第三方库的角度思考怎么加速计算，但本文作者的角度非常新颖，未曾想到索引赋值能有如此大的加速，推荐学习尝试！...我们先来以正常循环的逻辑来解这道题，方法当然就是双层for循环，在每个点上判断值的大小是否大于等于4000，如果小于4000则将位置赋值为0，代码如下： import copy from cnmaps.sample...下面我们来尝试一下用numpy的vectorize方法，将函数向量化。 vectorize函数向量化 vectorize是numpy的一个将函数向量化的方法，在官方文档中有专门的介绍。...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。 向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...(v>0) # positive v index zvi = np.where(v==0) # zero v index nvi = np.where(v<0) # negative
切割的时候最好有重叠的切割，至于重叠率可以根据实际情况自己做一些尝试，这样可以尽量避免将要识别的物体切割，导致模型训练时不能很好地识别该类物体。...为此有很多策略可以使用，先进行数据统计，数据分析后再制定策略。 1.2.1 数据统计 拿到数据后一般需要分析标签中各个类别的占比。...(src==0)) n_class1 = np.sum(np.where(src==1)) n_class2 = np.sum(np.where(src==2)) n_class3 = np.sum(np.where...需要先用argmax转换为类别值0，1，2… 然后再将这个类别值转换为rgb三个通道的值。...pred是预测结果，shape为(h,w)，像素值为0，1，2...
通过条件索引，可以轻松地将满足特定条件的元素替换为其他值。...条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。如果条件为真，则返回一个值，否则返回另一个值。...# 使用np.where将大于5的元素设为1，其余元素设为0 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) result = np.where(arr...> 5, 1, 0) print("条件赋值后的数组：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。 基于条件索引选择行或列 有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。
np.min()，返回最小值 np.ptp()，数组沿指定轴返回最大值减去最小值，即（max-min） np.std()，返回标准偏差（standard deviation） np.var()，返回方差...1.79515205 -0.88493701 -0.42676191 0.05635219 0.37449618 0.70150419 0.80712566 1.52654468] 二维数组也可以在某些维度上排序...1时，这个数组能够用来计算，否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值 总结 where和一些其他的逻辑运算 np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）...可以嵌套使用 cond_1 = np.array([True, False, True, True, False]) cond_2 = np.array([False, True, False, True..., False]) result = np.where(cond_1 & cond_2, 0, \ np.where(cond_1, 1, np.where(cond_2, 2, 3
通过这些数组，我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧！（只是开玩笑，其实并不需要很多复杂的数学知识） #!...你应该注意，这个数值并没有把额外的空间计算进去，因此实际上这个数组占用的空间会比这个值大点 使用数组 基本操作符 #!...当遍历完数组中所有元素则结束，返回值为运行数组的总和的列表。 其实 cumsum() 就是一个累加计算并且保存每次累加的结果，返回值就是包含所有累加结果的一个列表。...（boolean masking） 布尔屏蔽是一个奇妙的特性，它允许我们根据指定条件获取数组中的元素。...蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。 缺省索引 && Where函数 #!
通过这些数组，我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧！（只是开玩笑，其实并不需要很多复杂的数学知识） #!...你应该注意，这个数值并没有把额外的空间计算进去，因此实际上这个数组占用的空间会比这个值大点 使用数组 基本操作符 #!...（boolean masking） 布尔屏蔽是一个奇妙的特性，它允许我们根据指定条件获取数组中的元素。...蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。 缺省索引 && Where函数 #!...(a np.where(a > 50)[0]print(e) # [6 7 8 9]
本篇文章的内容并不是简单地给出一个答案，而是介绍了我的整个“解题”过程和思路，仅供学习交流使用，请勿滥用。...确定需要提取的 dbz 的颜色值 我们要提取 dbz 的颜色，需要先知道 dbz 所表示的颜色的确切的 RGB 值。...def erase_colors(rgb_img_array: np.ndarray, colors: List[str]) -> np.ndarray: """ 从图像数组中删除某些颜色...之所以使用这种反向再反向的方法，是因为如果我们直接用颜色匹配 dbz 的分布，会出现识别像素丢失的情况，事实上我也尝试了用正向匹配的方案去做，确实效果很差。...最后，我们结合前面的函数，把整个流程串起来，在最后的时候用最近距离插值法，针对“缝隙坐标”进行插值，得到我们想要的纯净且填补了缝隙的 dbz 矩阵，然后保存。
在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标，这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。...#%% #例10-2 使用肘部法则确定最佳K值， import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集...#%% #例10-4 对两个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot...K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd...(y==0),np.where(y==1) index_y2,index_y3=np.where(y==2),np.where(y==3) labels= kmeans.labels_ #提取聚类结果的类标签
我们可能只对年度数据感兴趣，但在某些情况下，我们同样还需要一个累计数据。Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和，即cumsum。...如果我们只是简单使用cumsum函数，（A，B，C）组别将被忽略。这样得到的累积值在某些情况下意义不大，因为我们更需要不同小组的累计数据。...Np.where还需要指定列对象。...object包含文本或混合（数字和非数字）值。但是，如果有其他选项可用，则不建议使用对象数据类型。使用更具体的数据类型，某些操作执行得更快。例如，对于数值，我们更喜欢使用整数或浮点数据类型。...infer_objects尝试为对象列推断更好的数据类型。考虑以下数据： ?
通过np.max和np.where通过np.max()找矩阵的最大值，再通过np.where获得最大值的位置，测试如下：a = np.random.randint(10, 100, size=9)a =...代码r, c = np.where(a == np.max(a))的作用是找到数组a中的最大值，并确定该最大值所在的行和列。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。
主要使用的函数有，np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。...使用opencv接口读取一张图片的灰度图 使用opencv接口读取一张图片的灰度图 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt#约定俗成的写法plt img...二值化常用于目标检测，轮廓提取，或者其他应用 #二值化 img2=np.where(img>160,255,0) cv2.imwrite("binary.jpg",img2) ?...这个函数经常用于，数据集扩充的时候，使用数组循环遍历一条条的加载到数据集比较麻烦，使用numpy提供的vstack方法会很方便的拼接到一起。 np.vstack() ?...当然不仅仅可以用于一维的索引查找，二维矩阵依然能够定位特定值的位置。 np.where(trains==4) ? 可以看到返回了两个独立的数组，很明显第一个数组是坐标$X$,第二个数组是坐标$Y$。
函数格式如下： numpy.arg 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...np.argmax(a)) print (np.argmax(a, axis = 0)) print (np.argmax(a, axis = 1)) 小提示：可以刷动屏幕查看隐藏的代码哦 讲解：我们尝试了...这个函数的使用频率高，但是经常容易出错。...c = np.arange(9).reshape(3, 3) print (np.where(c > 3)) print (c[np.where(c > 3)]) 讲解：我们建立了一个形状为（3...我们用np.where试图筛选所有大于3的元素。第一步是筛选出所有大于3元素对应的索引，然后把索引作为数组c的索引，就可以筛选出所有大于3的元素出来。
这意味着被屏蔽的未来可以传递给可能尝试取消它的任务，并且取消请求看起来像是成功的，除了被屏蔽的任务或协程将继续运行。...它可能在 asyncio 程序中很有用，其中某些任务可以取消，但其他任务（可能具有更高优先级）则不能。...它也可能在某些任务可以安全取消的程序中很有用，例如那些在设计时考虑了 asyncio 的任务，而其他任务则不能安全终止，因此必须避免取消。...任务恢复、完成并返回一个值。 最后，main() 协程恢复，并报告被屏蔽的未来和内部任务的状态。我们可以看到屏蔽的未来被标记为已取消，而内部任务被标记为正常完成并提供返回值。...此示例突出显示了如何使用防护罩来成功保护内部任务不被取消。
fine tune（微调）方法指的是加载预训练好的 Bert 模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个适用于新的特定任务的模型...先来尝试对句子a visually stunning rumination on love进行分类。...附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。...任务一：屏蔽语言模型（Masked LM） 该任务类似于高中生做的英语完形填空，将语料中句子的部分单词进行遮盖，使用 [MASK] 作为屏蔽符号，然后预测被遮盖词是什么。...例如对于原始句子 my dog is hairy ，屏蔽后 my dog is [MASK]。
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