ai_faker的博客

需求介绍在很多时候我们进行数据分析时，我们想要1.让x轴刻度以指定值真实显示，同时又不改变坐标之间的距离。2.让y轴刻度以10的幂次放真实显示，同时又不改变坐标轴之间的距离。3.可以添加图例子，并且可以修改图例大小。如下图所示。可以看到的是，对于y坐标轴刻度显示为10的*次方，且对应的值为真是值;对于x坐标轴刻度以[4,16,64,128]均匀显示，且不影图中点的真实值;对于图例其显示在绘制图像的左上方，且自定义设置了显示;功能实现1.显示为10的*次方# 设置y轴刻度，使其

1.简介在一些时候，我们进行分类任务的时候，样本数据太少，这就需要我们对数据集进行数据增强来扩充数据集。常用的方法包含以下几种空间几何变换类翻转裁剪旋转缩放变形平移变换颜色变换类噪声变换类2.脚本以下包含一个python脚本，主要调用了PIL库，来完成对数据集的批量扩充。主要包含三个部分：函数def1-def8：分别对于1中的不同图像增强手段概率执行函数：以某种概率来执行数据增强方法，即设置不同的概率来执行函数def1-函数def8主函数：可以对应更改，读取要增强的

1.问题描述在整理数据集的时候，由于部分数据集来自网络，其一张图片标注了多个类别，而我们只想使用其中的某些类别，如果不去管那些无效类别，在训练时可能会出错。这就需要我们读取xml文件，根据指定的name名称，删除掉无效的object标注。2.例子我想要删除掉 name为花盆这个关键字的标注 的 object。我想要的结果3.解决相关注释代码如下import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport tqdmdef del_delete_e

1.问题描述很多时候，在我们对图像数据预处理的时候，我们拿到的标签文件及图像文件都是混杂在一起的，并没有按类别分开，这就让我们在后续的工作如针对每个类别的ap得分进行数据增强、补全时遇到了一些麻烦。所以我们需要解决的是：将混杂在一起的标签图像文件按类别分好。2.解决方案利用了xml库来进行标签文件的读取利用os库来进行文件的读写等操作利用PIL的Image库完成图像文件的迁移利用shutil.copefile完成标签文件的迁移3.代码实现具体注释代码文件里有写，如果遇到报错，逐行输出一下，确

1.问题描述系统:ubuntu20.04环境:anaconda下的独立环境编译器:vscode语言:python数据分析时运行代码，想要显示中文信息出现如下乱码2.问题成因本问题的成因是matplotlib缺少支持中文的语言库3.解决方案下载支持中文的字体SimHei 提取码：9msm1.进入anaconda独立环境，即你需要使用matplotlib绘图的环境如我激活yolov5环境conda activate yolov52.查看matplotlib配置地址python