Python将x、y和z转换为矩阵/表 - 腾讯云开发者社区

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python---PIL库图像处理

PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow 所以直接给你电脑安装pillow就可以使用了 pip install pillow 首先先获取图片...将图片保存则用save函数： m.save('lefei.png') 如果想将灰度值还原为rgb的格式，只需要底下在写一条句子，将L换成RGB 将灰度值反相，可以得到一种不一样的效果，将灰度值转为矩阵...) im_point.show() 小应用：利用python做一个图像转字符串，并保存到文本之中。...首先导入PIL库和numpy库读取图片，并将图片重新调整大小，接着转换为矩阵，转换为矩阵的时候，矩阵是一个（x，y，z）的数据，x和y是他的长和宽，然后z是他的rgb数值，0就是r，1就是g，2就是...然后定义一个数值转换为字符的字符表备用接着做一个转换函数，按一定比例，将一定的rgb数据转为特定字符，接着再利用之前获取到的矩阵的长度和宽度，获取矩阵的像素的rgb数据，传给转换函数C，再将获得到的字符串写入文本文件即可

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LogisticRegression(逻辑回归)

取似然函数(离散型): 对似然函数取ln，转换为：极大似然估计就是要求得使l(θ)取最大值时的θ，所以如果是这样的话会对应这梯度上升算法，虽然和梯度下降效果一样但是为了便于理解，将J(θ)定义为如下式子...，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值：约定待求的参数θ的矩阵形式为: 先求x*θ并记为A : 求hθ(x)-y并记为E: g(A)的参数A为一列向量，所以实现g函数时要支持列向量作为参数...更新过程可以转化为：综合起来就是: 综上所述，vectorization后θ更新的步骤如下 : 求A=x*θ 求E=g(A)-y 求θ:=θ-α.x'.E,x'表示矩阵x的转置最后，向量化的参数更新公式为...(dataMat) # 将标签数据转化为矩阵并取矩阵的转置 labelMatrix = np.mat(labelMat).transpose() # 得到特征矩阵的行数和列数...= (-theta0x0 - theta1x1)/theta2 因为x1和x2是两个特征，没有一定的x和y关系，这里假设y是x2,x是x1，之前x0代表1 ''' y = (-

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

Z)) Z[:] = X + Y print('id(Z):', id(Z)) 输出结果： before = id(X) X += Y id(X) == before 输出结果： 1.6 转换为其他Python...将本节中的条件语句X == Y更改为X Y或X > Y，然后看看你可以得到什么样的张量。...2.给出两个矩阵和，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即。 3.给定任意方阵，总是对称的吗?为什么? 4.本节中定义了形状((2,3,4))的张量X。len(X)的输出结果是什么？...4.尝试写出函数，其中(x = x(a, b))，(y = y(a, b))，(z = z(a, b))的链式法则。...4.标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本数学对象。 5.向量是标量的推广，矩阵是向量的推广。 6.标量、向量、矩阵和张量分别具有零、一、二和任意数量的轴。

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【干货】深度学习中的线性代数---简明教程

在Python中定义向量和一些运算： import numpy as np # 声明向量 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] print(type(x)) # +并不表示向量的加法...，而是列表的连接： print(x + y) # 需要使用Numpy进行向量加法： z = np.add(x, y) print(z) print(type(z)) # 向量的叉积（cross product...[-0.5, 0.5]]) >>> print(type(z)) 在Python中定义矩阵和一些运算：矩阵加法...矩阵转置交换原矩阵的行和列（行变为列，列变为行）。...通过转置，可以将行向量转换为列向量，反之亦然： ? ?

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Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化

在python的numpy库中，我们通常使用np.dot()函数来进行矩阵运算。我们将向量化的思想使用在逻辑回归算法上，尽可能减少for循环，而只使用矩阵运算。...利用向量化的思想，所有m个样本的线性输出Z可以用矩阵表示：在python的numpy库中可以表示为： Z = np.dot(w.T,X) + b A = sigmoid(Z) 其中，w.T表示...m*np.dot(X,dZ.T) 这样，我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替，对于单次迭代，梯度下降算法流程如下所示： Z = np.dot(w.T,X) + b A = sigmoid...(Z) dZ = A-Y dw = 1/m*np.dot(X,dZ.T) db = 1/m*np.sum(dZ) w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 其中，alpha是学习因子...以逻辑回归为例，我们将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式。同时，我们也介绍了python的相关编程方法和技巧。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

y=x(2,:) y = x[1, :].copy() NumPy 切片是引用传递的 y=x(:) y = x.flatten() 将数组转换为向量（注意这会强制进行一次复制）。...a 按照第一列排序后保存为数组 b x = Z\y x = linalg.lstsq(Z, y) 执行形如 (\mathbf{Zx}=\mathbf{y}) 的线性回归 decimate(x, q)...y=x(2,:) y = x[1, :].copy() NumPy 的切片是通过引用进行的 y=x(:) y = x.flatten() 将数组转换为向量（请注意，这会强制进行复制）。...a按第一列排序，并保存为数组b x = Z\y x = linalg.lstsq(Z, y) 执行形式为(\mathbf{Zx}=\mathbf{y})的线性回归 decimate(x, q) signal.resample...a按第一列排序后保存为数组b x = Z\y x = linalg.lstsq(Z, y) 执行形式为(\mathbf{Zx}=\mathbf{y})的线性回归 decimate(x, q) signal.resample

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matlab

X：通过将xgv复制length(ygv)行（严格意义上是length(ygv)-1行）得到Y：首先对ygv进行转置得到ygv'，将ygv'复制（length(xgv)-1）次得到。...B=A' 将A矩阵转置，行变为列，列变为行B = 1 4 3 2 5 2 3 2 7>> C=A(:) 矩阵按列拉伸C...;title('Labeling plotyy');三维绘图：t=0:pi/50:10*pi;plot3(sin(t),cos(t),t) %绘制三维图，对应x，y，z；plot3(x,y,z)是将x,...y作为底面plot3(z,y,x)是将z,y作为底面xlabel('sin(t)')ylabel('cos(t)')zlabel('t')grid on %打开网格线axis square %axis...Matlab提供了一个peaks函数，可产生一个凹凸有致的曲面，包含了三个局部极大点及三个局部极小点mesh(x,y,z) %mesh(x,y,z)表示以（x，y，z）绘制三维图ecdf函数，是求经验分布函数一些基本的函数

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Python关于Numpy的操作基础

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。　　...,'2','3'],dtype = numpy.string_)#将字符串元素转换为数值元素　　y = x.astype(numpy.int32) 　　x = numpy.array([ 1., 2.6,3...] 　　七、ndarray数组的转置和轴对换: 　　# -*- coding:utf-8 -*- 　　# author: 　　import numpy 　　'''ndarray数组的转置和轴对换'''...(矩阵)数组：T属性 : mT[x][y] = m[y][x] 　　print(m.T )# [[0 3 6] [1 4 7] [2 5 8]] 　　# 计算矩阵的内积 xTx 　　print(numpy.dot...axes：轴)，参数:一对轴编号　　m = k.swapaxes(0,1) # 将第一个轴和第二个轴交换 m[y][x][z] = k[x][y][z] 　　print(m )#) [[[0 1],[

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图解NumPy：常用函数的内在机制

假设你有如下矩阵（但非常大）：使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。...三维及更高维当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...第一个索引是平面的数量，然后是在该平面上的坐标：展示 (z,y,x) 顺序的示意图这个索引顺序很方便，举个例子，它可用于保存一些灰度图像：a[i] 是索引第 i 张图像的快捷方式。...当操作 RGB 图像时，通常会使用 (y,x,z) 顺序：首先是两个像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib 中是 RGB，OpenCV 中是 BGR）：展示 (y,x,z) 顺序的示意图...它们硬编码了 (y,x,z) 的索引顺序，即 RGB 图像的顺序： NumPy 使用 (y,x,z) 顺序的示意图，堆叠 RGB 图像（这里仅有两种颜色）如果你的数据布局不同，使用 concatenate

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图解NumPy：常用函数的内在机制

作者：Lev Maximov 机器之心编译编辑：Panda 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数...三维及更高维当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...第一个索引是平面的数量，然后是在该平面上的坐标：展示 (z,y,x) 顺序的示意图这个索引顺序很方便，举个例子，它可用于保存一些灰度图像：a[i] 是索引第 i 张图像的快捷方式。...当操作 RGB 图像时，通常会使用 (y,x,z) 顺序：首先是两个像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib 中是 RGB，OpenCV 中是 BGR）：展示 (y,x,z) 顺序的示意图...它们硬编码了 (y,x,z) 的索引顺序，即 RGB 图像的顺序： NumPy 使用 (y,x,z) 顺序的示意图，堆叠 RGB 图像（这里仅有两种颜色）如果你的数据布局不同，使用 concatenate

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...，y，x）。...处理RGB图像时，通常使用（y，x，z）顺序：前两个是像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib中是RGB ，OpenCV中是BGR ）： ?...其中硬编码的索引顺序是（y，x，z），RGB图像顺序是： ?

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程序员必知的20个Python技巧

本文将向你展示20条非常实用的Python使用技巧。 Python之禅 Python之禅（又名PEP20）是由Tim Peters编写的一小段文字，文中展示了设计和使用Python的指导原则。...如下写法也是正确的： >>> 2 x > 4 True 甚至可以将多个比较连起来： >>> x = 2 >>> y = 8 >>> 0 x y < 16 True 多重赋值你可以使用元组解包...矩阵转置虽然在处理矩阵时人们通常会使用numpy（或类似的库），但利用zip也可以实现矩阵转置： >>> x = [(1, 2, 4), ('u', 'v', 'w')] >>> y = zip(*...PEP465和Python 3.5引入了专用的矩阵乘法运算符@。...= x @ y >>> z 44 总结上面的20条Python技巧可以让代码变得很有趣、很优雅。

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用Python实现神经网络(待续)

介绍人工智能的基本概念和逻辑体系研究两种数据的分类算法使用Python运用分类方法实现只有一层的神经网络分类两种类型感知器，适用性的线性神经元使用Python的开发库：Pandas，Numpy...x：电信号 w：弱化系数（权重向量），表示神经元分叉部分对信号弱化的向量 x1->w1：从第一个管道传输时伴有的弱化 z：细胞核将全部电信号整合在一起 ?...激活函数，又称单元步调函数当z的值大于等于阈值时发送1，小于某阈值时发送-1 类似一个分类的函数，通常此函数比较复杂向量的点乘（点积）： ? 矩阵的转置： ?...有了权重向量w，和训练样本x 把权重向量初始化为0，或把每个分量初始化为【0,1】间得任意小数把训练样本输入感知器，得到分类结果-1或1 根据分类结果更新权重向量w（反复输入更新，从而准确预测）简化步调函数...添加w0和x0从而将判断直接转换为判断z的正负权重的更新算法，更新后的权重w： ? 更新的增量： ?

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「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识

进行深度学习理论学习的建议如下：学习基本的微积分、矩阵与线性代数等数学知识。学习编程语言，如Python和C++。学习使用深度学习工具包，如TensorFlow和PyTorch。...= x.reshape(2, 3) In [24]: y.shape Out[24]: torch.Size([2, 3]) In [25]: z = x.reshape(-1, 6) # -1代表所指的维度可以根据其他维度的值推出来...矩阵运算 t 转置 dot/cross 内积/外积 inverse 求逆矩阵 svd 奇异值分解 PyTorch中的Tensor支持超过一百种操作，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数等等...如此，就可以对2个3行2列的矩阵按元素相加。运算的内存开销索引操作是不会开辟新内存的，而像y = x + y这样的运算是会新开内存的，然后将y指向新内存。..., z, out=z)和z += x(z.add_(x))。

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Logistic回归

Logistic回归一些约定和基础一般约定，x的上标(i)表示第i个样本；在矩阵中表示样本，通常将样本各个维度的特征写成列向量，一列就是一个样本的各个特征。...那么Y矩阵就是一个1*m矩阵，m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。...在python里的表示为 Y.shape # (1, m) 在Logistic回归中，我们总希望通过z = w.transpose * x + b获得每个x(i)的预测值y-hat(i)，而且我们希望...y-hat(i)尽量接近y(i).这里的y-hat和概率论中的参数估计类似。...在np中，将dw1和dw2初始化为0的列向量，只需要dw = np.zeros((n_x, 1)),其中param1是列。现在看到X矩阵，它是一个(n_x, m)的矩阵。而且w是个m维行向量。

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python的numpy入门简介

# 可读性更好的写法，同上转置与点积： arr.T 转置 np.dot(arr.T, arr)#点积高维矩阵转换： arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr...[y][z] = a[y][x][z]，第0个和第1个坐标互换。...arange、meshgrid 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 np.where(cond, x_arr, y_arr)当condition为True时，返回 x ，否则返回...y np.abs(z-a).argmin() z为数组，a为数，找出数组中与给定值最接近的数利用数组进行数据处理数学和统计方法 • 数学和统计方法类型说明 sum() 对数组中全部或某轴向的元素求和...intersect1d(x, y) 计算x和y中的公共元素，并返回有序结果。 union1d(x, y) 计算x和y的并集，并返回有序结果。

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机械臂运动学正解验证

以遨博I5机械臂为例，使用改进的Dh参数，在matlab机器人工具箱中进行验证，最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。...，红框3*1依次是X Y Z。..., sy); z = 0; } return {x, y, z}; } int main(int argc, char *argv[]) { // 设定欧拉角(...，绕y轴，绕z轴的旋转角度 Eigen::Vector3d euler_angle(roll_arc, pitch_arc, yaw_arc); // 使用Eigen库将欧拉角转换为旋转矩阵...UnitX()); cout << "\nrotation matrix1 =\n" << rotation_matrix1 << endl << endl; // 使用自定义函数将旋转矩阵转换为欧拉角

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PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

好在Python之中，如果不考虑转换速度，不同模块之间共享数据非常容易。前面的演示中已经有了将NumPy矩阵转换为SymPy矩阵，以及将SymPy的计算结果转换到NumPy的实例。...子程序内部是将矩阵类型转换为数组类型，从而方便遍历。接着是使用手工消元相同的方式循环完成LU分解。需要说明的是，这类附带了子程序的Python片段，建议还是保存到一个文本文件中，以脚本方式执行。...课程中介绍了格拉姆-施密特(Graham-Schmidt)正交化法，将一个列满轶的矩阵A，转换为一个由标准正交向量组构成的矩阵Q。..., y) #网格化，或者叫2D化,实际上是形成X/Y的平面，因为我们是3D图 Z1=2*X**2+12*X*Y+7*Y**2 #使用c=7参数计算此时公式在Z轴的值 Z2=2*X**2+12...*X*Y+20*Y**2 #使用c=20参数计算此时公式在Z轴的值 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') ax.text(0,0,1800,"c=7",None)

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OpenCV - 矩阵操作 Part 2

9 cv2.LUT() 将矩阵转换为查找表的索引 10 cv2.magnitude() 计算二维向量的幅度 11 cv2.Mahalanobis() 计算两个向量之间的马氏距离 12 cv2.max(...函数使用 cv2.flip(src, flipCode=0) flipCode 该函数将图像绕着x轴或y轴或者同时绕着x轴和y轴翻转。...如果flipCode被设置为大于0的数(例如，+1)，图像会绕y轴翻转，如果被设置为一个负数(例如，-1)，图像将围绕x轴和y轴翻转。...,实现以下计算其中src1,src2和src3是矩阵，alpha 和 beta 是数值系数，op() 是对所含矩阵的可选转置操作。...cv2.log(mat) --> res array([[0.99999933], [0. ], [1.99993979]]) 9. cv2.LUT() 将矩阵转换为查找表的索引

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【他山之石】Pytorch学习笔记

amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;#39; ) 按列展平；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量...t 矩阵元素限定在0~1之间；t.add_(2) 矩阵 t 每个元素都加2 2.4.7 归并操作常见归并操作 sum( dim = 0 ) 沿 y 轴方向累加；sum( dim = 1 )沿 x...与Autograd 2.5.2 计算图左图正向传播，右图反向传播；不随计算发生变化称叶子节点( x, w, b ) ，随计算发生变化称非叶子节点( y, z ) 2.5.3 标量反向传播...requires_grad 是否需要保留对应的梯度信息；x.requires_grad 查看requires_grad属性 x.is_leaf 查看是否为叶子节点；grad_fn 指导反向传播；y.grad_fn...，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率0.5随机水平旋转；ToTensor( ) 将给定图像转换为Tensor datasets.ImageFolder

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LogisticRegression(逻辑回归)

【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

【干货】深度学习中的线性代数---简明教程

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化

NumPy 1.26 中文官方指南（三）

matlab

Python关于Numpy的操作基础

图解NumPy：常用函数的内在机制

图解NumPy：常用函数的内在机制

看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

程序员必知的20个Python技巧

用Python实现神经网络(待续)

「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识

Logistic回归

python的numpy入门简介

机械臂运动学正解验证

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OpenCV - 矩阵操作 Part 2

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