
Python
记录一些Python的使用方法
我叫林克不叫塞尔达
这个作者很懒,什么都没留下…
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python绘制Loss和Acc曲线+读取txt和log文件
log文件如下所示:代码def read_log(filename): fp=open(filename) for line in fp.readlines(): train_loss=line[-27:-18] train_acc=line[-8:] with open('test.txt','a') as fp2: fp2.write(train_loss+train_acc) fp.close()原创 2020-05-24 17:31:50 · 6267 阅读 · 8 评论 -
【KITTI数据集】Velodyne Point Cloud-激光雷达点云bin文件读取和显示-Open3D
官方文档0.安装在anaconda环境下:conda install -c open3d-admin open3dPython环境下:pip install open3d-python1.点云的读取和显示import osimport numpy as npimport structimport open3ddef read_bin_velodyne(path): pc_list=[] with open(path,'rb') as f: cont原创 2020-05-12 20:09:28 · 5411 阅读 · 12 评论 -
Python实现K-Means算法
介绍K-Means是一种经典的无监督聚类算法。可以将N个样本划分到K个簇中,使得相似的样本能尽量分到同一个类中。其衡量相似度的计算方法,是欧式距离。优点:速度快。原理简单。缺点:3. 需要确定K值,数据多的话一般可以取多次K实验。4. 对异常点很敏感。5. 初始点的选择可能有影响。6. 代码import numpy as npclass K_Means(object)...原创 2020-05-07 15:42:07 · 334 阅读 · 0 评论 -
Python-批量重命名
命名前代码import ostrain_image_path=r'D:\Projects\DeepLearning\Dataset\flower_photos\train'flower_class=[flower for flower in os.listdir(train_image_path)]for flower in flower_class: flower_path...原创 2020-03-24 23:32:33 · 345 阅读 · 0 评论 -
Python-自定义数据集的划分
1.Python-Windows下的路径Windows中路径是反斜杆,与转义字符混淆。所以书写路径有两种方式防止转移。import osImagePath=r'D:\Projects\DeepLearning\Dataset\flower_photos'ImagePath='D:\\Projects\\DeepLearning\\Dataset\\flower_photos'os.li...原创 2020-03-24 15:03:44 · 915 阅读 · 0 评论 -
Python-argparse模块
官方文档argparse是一个Python模块:命令行选项、参数和子命令解析器。argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数,然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。 argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册,并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。测试import argparseparse=argpars...原创 2020-03-23 20:19:27 · 317 阅读 · 0 评论 -
【KITTI数据集】Velodyne Point Cloud-激光雷达点云bin文件读取和显示-mayavi
参考:http://ronny.rest/tutorials/module/pointclouds_01点云数据的介绍图像和点云坐标系点云鸟瞰图生成点云360°全视图基于Mayavi的交互式三维可视化基于Matplotlib的交互式三维可视化代码import mayavi.mlabimport torchimport numpy as n...原创 2020-03-07 14:02:07 · 7843 阅读 · 4 评论 -
Python二维数组与三维数组切片
文章全来自Python二维数组与三维数组切片详解1.二维数组import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20]])print(a.shape)print(a[0, :], a[0, :].shape)prin...转载 2020-02-15 11:59:30 · 1682 阅读 · 0 评论