qq_37804582的博客

求矩阵的模长可以使用np.linalg.norm函数，默认是求二范数，也就是Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方。下边是求axis=0时的单位向量：import numpy as npa = np.array([[3, 9, 6, 5, 3], [9, 3, 8, 4, 0], [6, 8, 9, 2, 2]])print(a)a_x, a_y = np.gradient(a)p

torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,dtype=None)nn.Linear()的作用是对传入的数据进行线性变换。传入的数据是x，经过变换后得到y，A是权重，b是偏移量。查看官方文档，最开始生成的权重矩阵A的shape为（out_features, in_features）m = nn.Linear(20,30)# 查看生成的权重矩阵的shape，会发现权重的shape为30*2...

介绍：MRI是多参数成像，其成像参数主要包括T1 、T2和质子密度等。在MRI检查中，可分别获取同一解剖部位或层面的T1WI、T2WI、PDWI等多种图像，从而有利于显示正常组织与病变组织。而包括CT在内的X线成像，只有密度一个参数，仅能获得密度对比一种图像。在MRI中，T1加权图像(T1WI)上的影像对比主要反映的是组织问T1的差别；T2加图像(T2WI)上的影像对比主要反映的是组织间T2的差别；PDWI上的影像对比主要反映的是组织间质子密度的差别。这种多参数成像有利于组织性质的确定。例如，在CT图像中，

1、os.listdir()读取某个路径文件夹下所有文件os.listdir('文件路径')返回包含目录中文件名称的列表。

CT图像中存在两个基本概念，窗口（window width）和窗位（window center），用于选取感兴趣的CT值范围，因为人体各组织结构不同，对X线吸收程度各异，形成不同的CT值，因此可以利用CT值来鉴别组织的性质。CT值的单位为HounsfieldHounsfield单位(HU)是计算机断层扫描(CT)中普遍使用的无量纲单位，用于标准、便捷的表达CT数值。Hounsfield单位是通过对测量得到的衰减系数进行线性变换得到的。这种转换是基于空气和的密度，其中纯水被定义为0 Hounsfield

import pydicomimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport timeimport nibabel as nibimport h5pydef show_image(image1): plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 1, 1) plt.axis('off') plt.imshow(image1) pl.

1、nii和nii.gz格式2、dicom格式

本文使用SciPy库中的积分计算方法。SciPy 介绍：SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。其中计算二重积分的函数在scipy.integrate中，名字为dblquad介绍：dblquad函数原型：def dblquad(func, a, b, gfun, hfun, args=(), epsabs=1.49e-8, epsrel=1.49e-8):参数解释：func：包含至少两个变量的Python函数或方法:y必须是第一个参数，x必须是第二个参数。

import matplotlib.pyplot as pltplt.axis("off") # 不显示刻度1.figure语法及操作(1)figure语法说明figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；dpi:参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素.

函数原型numpy.transpose(a, axes=None)函数作用：反转或置换数组的轴； 返回修改后的数组。对于具有两个轴的数组 a，transpose(a) 是矩阵转置。参数解释：a：输入数组。axes：元组或整数列表，可选如果指定，它必须是包含 [0,1,..,N-1] 排列的元组或列表，其中 N 是 a 的轴数。 返回数组的第 i 个轴将对应于输入的轴编号 axes[i]。 如果未指定，则默认为 range(a.ndim)[::-1]，它会反转轴的顺序。例子：a

按 ctrl + alt + t 打开终端，在终端中输入下边命令，会弹出一个框。gedit ~/.bashrc在框最后边一行加上下边的话，export 的作用是让全局都知道后边的路径是哪个export PATH=$PATH:/home/kunsir/anaconda3/bin后边的路径是你自己安装的anaconda的路径，修改完保存后退出然后重新执行一下./bashrc文件source ~/.bashrc最后输入conda list验证一下有没有配置好。...

查看numpy.setdiff1d()函数原型：setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)函数作用：setdiff1d的作用是求两个数组的集合差。返回' ar1 '中不在' ar2 '中的唯一值。参数：ar1：输入数组ar2：输入比较数组assume_unique：如果为True，则假设输入数组的元素都是惟一的，可以加快计算速度，不会去掉数组ar1中重复的元素，也不进行排序。如果为False，函数进行去重操作，还会对元素排序，将会降低程序效

在argparse的使用方法.py文件中创建一个解析器使用 argparse 的第一步是创建一个 ArgumentParser 对象：parser = argparse.ArgumentParser(description='命令行中传入参数测试..')添加参数给一个 ArgumentParser 添加程序参数信息是通过调用 add_argument() 方法完成的。parser.add_argument('integers', type=str, help='传入的数字')par