9.3 理解 Python 中的数据类型 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...，而在 Python 中，类型是动态推断的。...C 中的相同内容会导致编译错误或其他无意义的结果（取决于编译器设置）： /* C 代码 */ int x = 4; x = "four"; // 失败 这种灵活性，是使 Python 和其他动态类型语言方便易用的一个方面...注意这里的区别：C 整数本质上是内存中位置的标签，它的字节编码整数值。Python 整数是指针，指向内存中包含所有 Python 对象信息的位置，包含编码整数值的字节。...Python 整数结构中的这些额外信息，允许 Python 自由动态地编码。 然而，Python 类型中的所有这些附加信息都需要付出代价，这在组合了许多这些对象的结构中尤为明显。
7.6 Pandas 中的数据操作 原文：Operating on Data in Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...对于 Python 的任何内置算术表达式，索引匹配是以这种方式实现的；默认情况下，任何缺失值都使用NaN填充： A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2]) B =...无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...1 13.0 6.0 4.5 2 6.5 13.5 10.5 下表列出了 Python 运算符及其等效的 Pandas 对象方法： Python 运算符 Pandas 方法 + add() - sub...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
8.5 简单的散点图 原文：Simple Scatter Plots 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science...我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid...') import numpy as np 散点图和plt.plot 在上一节中，我们查看了生成折线图的plt.plot /ax.plot。...通过这种方式，点的颜色和大小可用于在可视化中传达信息，以便可视化多维数据。...另一方面，在plt.plot中，点基本上总是彼此的克隆，因此确定点的外观的工作，仅对整个数据集执行一次。
8.15 Matplotlib 中的三维绘图 原文：Three-Dimensional Plotting in Matplotlib 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python...数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...三维绘图通过交互式查看图形，而非静态地在笔记本中查看图形而获益；回想一下，要使用交互式图形，运行此代码时可以使用%matplotlib notebook而不是%matplotlib inline。...三维等高线图 类似于我们在“密度和等高线图”中探索的等高线图，mplot3d包含使用相同输入创建三维浮雕图的工具。...执行此操作的最佳方法是，在底层参数化中定义三角剖分，然后让 Matplotlib 将此三角剖分投影到莫比乌斯条带的三维空间中。
8.2 Matplotlib 的应用 原文：matplotlib-applied 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0（原文协议：Apache License 2.0） 将 Matplotlib...inline import pandas as pd import numpy as np import pylab as plt import seaborn # 设置 matplotlib 图形的全局默认大小...# 将性别从字符串转换为数值表示 df['Sex_Val'] = df['Sex'].map(genders_mapping).astype(int) # 获取出发地的唯一值...，叫做 AgeFill # 我们会使用它来填充缺失值 df['AgeFill'] = df['Age'] # 对于每个乘客的舱位，根据 Sex_Val 决定年龄特点...FamilySize，它是 # Parch（船上的父母或子女数量）和 # SibSp（船上的兄弟姐妹或配偶数量）的总和 df['FamilySize'] = df['SibSp
因为需要制作制作数据集 所以需要在笔记本上外置了一个logi的摄像头 准备使用python上得opencv来进行拍照 环境：opencv+pycharm+win10+py3 #coding:utf-8...Capture_Test",Vshow) #窗口显示，显示名为 Capture_Test k = cv2.waitKey(1) & 0xFF #每帧数据延时 1ms，延时不能为 0，否则读取的结果会是静态帧...elif k == ord('q'): #若检测到按键 ‘q’，退出 break cap.release() #释放摄像头 cv2.destroyAllWindows()#删除建立的全部窗口...修改路径，然后运行程序 按“s”键即可保存照片，输出长宽与你保存的照片名字 按“q”退出 参考：https://blog.csdn.net/ztaixs/article/details/71211296
译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。...''' x3 ndim: 3 x3 shape: (3, 4, 5) x3 size: 60 ''' 另一个有用的属性是dtype，数组的数据类型（我们之前在“了解 Python 中的数据类型”中讨论过...数组索引：访问单个元素 如果你熟悉 Python 的标准列表索引，NumPy 中的索引将会非常眼熟。...在一维数组中，可以通过在方括号中指定所需的索引（从零开始计算），来访问第i值，就像使用 Python 列表一样： x1 # array([5, 0, 3, 3, 7, 9]) x1[0] # 5...这是 NumPy 数组切片与 Python 列表切片的不同之处：在列表中，切片是副本。
9.7 数组上的计算：广播 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。...规则 2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则该维度中形状等于 1 的数组将被拉伸来匹配其他形状。 规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。...-------------------- ValueError Traceback (most recent call last) ipython-input...数组中心化 在上一节中，我们看到ufunc允许 NumPy 用户不再需要显式编写慢速 Python 循环。广播扩展了这种能力。一个常见的例子是数据数组的中心化。
8.4 简单的折线图 原文：Simple Line Plots 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook...与以下所有部分一样，我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的包： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('...在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴域： fig = plt.figure() ax = plt.axes() 在Matplotlib中，图形（plt.Figure类的实例）可以视为单个容器，...还有许多其他关键字参数可用于微调图的外观; 对于更多详细信息，我建议使用 IPython 的帮助工具查看plt.plot()函数的文档字符串（参见“IPython 中的帮助和文档”）。...： plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight'); 它允许你做更高级别的规定，例如确保相等的宽高比，以便在屏幕上，x中的一个单位等于y中的一个单位： plt.plot
8.17 使用 Seaborn 的可视化 原文：Visualization with Seaborn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...Seaborn VS Matplotlib 下面是 Matplotlib 中简单随机游走图的示例，使用其经典的绘图格式和颜色。...直方图，KDE，和密度 通常在统计数据可视化中，你只需要绘制直方图和变量的联合分布。...我从 Web 上的数据源抓取数据，汇总并删除任何身份信息，并将其放在 GitHub 上，可以在那里下载（如果你有兴趣使用 Python 抓取网页，我建议阅读 Ryan Mitchell 的《Web Scraping...with Python》。
/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/shutil.py”, line 131, in copy2 copystat(src,...dst) File “/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/shutil.py”, line.../Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy-1.8.0rc1-py2.7.egg-info’ 解决方法： 加上–ignore-installed的命令： sudo -H...pip install --ignore-installed opencv-python pip3 install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simple opencv-python 我这样写的，终于解决了
配置python + link (ln) : 链接 在终端中输入 cd /usr/bin进入到bin目录。...在终端中输入sudo ln -s python3.6 python给python3.6创建一个快捷方式，起名为python 重新打开终端，直接输入python指令，发现已经可以进入python的交互式编程界面...如果在Ubuntu中执行运行pip，系统会提示pip运行失败，需要使用 sudo apt install python-pip 来安装。...如果按照提示来安装pip，在安装的过程中，会自动下载python2.7,并且pip命令使用的都是python2.7版本，如果想要使用Python3版本的pip,请执行sudo apt-get install...sudo apt-get install ipython即可完成ipython的安装
://archive.ipython.org/release/0.12/ipython-0.12.tar.gz 编译安装： 我这边默认系统安装的是2.4版本的，打算升级成2.7版本 默认情况下所下载的安装包都存放在.../usr/sbin目录下，这看个人习惯，或者说使用的操作系统) #python（直接命令进入python） 显示如下信息，说明安装成功： Python 2.7.3 (default, May 11...2012, 14：14：03) python安装成功,接下来是安装ipython，这个ipython核心字眼'i'字很重要，类似于个性化的定制，具体信息google,wiki里查看一下....#cd /usr/loca/src #tar zxf ipython-0.12.tar.gz #cd ipython-0.12 #python setup.py install(安装ipython...，这个命令让习惯用命令行的人，觉得舒服吧，等待ing) #ln -s /usr/local/python/bin/python /usr/bin/ipython（做个软连接到python主程序） #
译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。...最近有各种解决这个弱点的尝试：众所周知的例子是 PyPy 项目，Python 的即时编译实现；Cython 项目，它将 Python 代码转换为可编译的 C 代码; 和 Numba 项目，它将 Python...我们将使用 IPython 的%timeit魔术指令（在“代码的性能度量和计时”中讨论）对此进行基准测试： big_array = np.random.randint(1, 100, size=1000000...，我们发现它比 Python 循环快了几个数量级： %timeit (1.0 / big_array) # 100 loops, best of 3: 4.6 ms per loop NumPy 中的向量化操作是通过...回想一下，你也可以通过导入软件包，并使用 IPython 的 TAB 补全和帮助（?）功能，直接从 IPython 中访问信息，如“IPython 中的帮助和文档”中所述。
翻译：当delay≤ 0，将无限期的等待下去；当delay>0时，就是等待delay毫秒。
9.6 聚合：最小、最大和之间的任何东西 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...Python 本身可以使用内置的sum函数来实现： import numpy as np L = np.random.random(100) sum(L) # 55.61209116604941 NumPy...最小和最大 类似地，Python 内置了min和max函数，用于查找任何给定数组的最小值和最大值： min(big_array), max(big_array) # (1.1717128136634614e...此数据位于president_heights.csv文件中，该文件是一个简单的逗号分隔的标签和值的列表： !...当然，有时看到这些数据的直观表示更有用，我们可以使用 Matplotlib 中的工具来完成（我们将在第四章中更全面地讨论 Matplotlib）。
9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...我们将在下一节中讨论这些类型代码的其他选项。...，数据现在被安排在一个方便的内存块中。...] [ 0. 0. 0.]] ''' 现在X数组中的每个元素都包含一个id和一个3x3矩阵。为什么要使用它而不是简单的多维数组，或者 Python 字典呢？...对于结构化数据的日常使用，Pandas 包是一个更好的选择，我们将在下一章中深入讨论它。
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。...一、IPython简介 1.1 IPython的起源与特点 IPython起源于Python的交互式解释器，但远不止于此。...2.2 自动补全与帮助 自动补全：在IPython中，只需输入变量名或函数名的前几个字符，然后按Tab键，即可触发自动补全功能。这不仅限于Python的内置对象，还包括你安装的任何库和模块。...你可以在IPython中编写模型训练、预测和评估的代码，并利用IPython的调试和性能分析工具来优化模型性能。...七、结论 IPython作为Python的增强交互式计算环境，为数据科学家、研究人员和日常Python编程者提供了丰富的功能和便捷的操作体验。
for i in range(1,10): # print(i) if i < 7: if i < 3: ...
《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测二（视频篇）》这篇文章中，我在最后说了处理的时间在0.1秒，真正生产环境中比视频播放慢了些，如下图： ? 当时有小伙伴也留言问我CPU的型号 ?...对比视频 从上面的视频中我们可以看出来，两个视频中右边的都是原始的视频，几乎是同一时间开始的，代码相同的情况下，上面华硕的I7-10510U的CPU播放的速度比原始视频要快，而下面戴尔的I7-5500U...的CPU要慢了不少，而且播放的过程中我们能看出卡顿的情况。...再从每一帧图片的处理中（也就是检测人脸的用时）进行对比，华硕X2的笔记本平均执行时间为0.03秒，而戴尔XPS13的笔记本平均执行时间为0.1秒，如下图，差距还是挺大的。 ?...总结 根据上面的对比，我们可以总结一下就是： 我是来炫耀新笔记本的 ?
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