vola的专栏

对于好不容易配置好的环境，将其中的包，版本号等导出作为记录是很重要的一件事，这便于我们对环境的安装进行再次的复现。 导出已有环境：conda env export > environment.yaml 环境会被保存在 environment.yaml文件中。 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：conda env create -...

Numpy提供了几种数据保存的方法。   以3*4数组a为例：    1. a.tofile("filename.bin")      这种方法只能保存为二进制文件，且不能保存当前数据的行列信息，文件后缀不一定非要是bin，也可以为txt，但不影响保存格式，都是二进制。      这种保存方法对数据读取有要求，需要手动指定读出来的数据的的dtype，如果指定的格式与

https://pypi.python.org/pypi/setuptools/0.9.8#upgrading-from-setuptools-0-6

str()一般是将数值转成字符串。 repr()是将一个对象转成字符串显示，注意只是显示用，有些对象转成字符串没有直接的意思。如list,dict使用str()是无效的，但使用repr可以，这是为了看它们都有哪些值，为了显示之用。

直接ctrl+R,输入 easy_install +(你要安装的东西即可）

经Edwin Chen的推荐，认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包。这个帖子作为笔记。（其实都没有笔记的意义，因为他家文档做的太好了，不过还是为自己记记吧，为以后节省若干分钟）。如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见，也还是非常希望你去它们的主页看文档。主页中最值得关注的几个部分：User Guide几乎是machine learning的索引，各

HDF5加载一个97.6M的文件用时：cPickle加载一个

import osimport randomlistNum=[1,2,3,4]path='f:/test/'os.chdir(path)oldNames=[]newNames=[]tempName=random.sample(range(1000000,1500000),len(listNum))print tempNamefor item in listNum: ol

import numpyimport pylab# Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2mu, sigma = 2, 0.5v = numpy.random.normal(mu,sigma,10000)# Plot a normalized histogram with 50 bins

第一次看见Python的运行感觉就让我想起了matlab，于是就上网嗖嗖他在矩阵方面的运算如何，如果不想安装Matlab那么大的软件，而你又只是想计算些矩阵，python绝对够用！尤其在Linux下太方便了转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f234d4701012p64.htmlPython使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这

python cookbook   Recipe 2.5. Counting Lines in a File ，     今日发现一个新函数 enumerate 。一般情况下对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时，会这样写：for i in range (0 , len (list )):     print i , list [ i ]  

chr()、unichr()和ord()chr()函数用一个范围在range（256）内的（就是0～255）整数作参数，返回一个对应的字符。unichr()跟它一样，只不过返回的是Unicode字符，这个从Python 2.0才加入的unichr()的参数范围依赖于你的Python是如何被编译的。如果是配置为USC2的Unicode，那么它的允许范围就是range（65536）或0x0000-

maketrans和translate是密切相关的两个方法，先看translate的说明     S.translate(table [,deletechars]) -> string         Return a copy of the string S, where all characters occurring     in the optional argumen

setdefault(key[, default])If key is in the dictionary, return its value. If not, insert key with a value of default and returndefault. default defaults to None.如果键在字典中，返回这个键所对应的值。如果键不在字典中，向字典

Level 0 [1]Hint: try to change the URL address.第零关主要让人熟悉游戏规则和形式。首先观察标签栏主题显示的是warming up，表明这关的主题是热身。页面图片下标注一行小提示尝试改变url的地址。在没有别的提示下，明显是改成图片内的内容， 2^38。打开Python解释器，输入”2**38”，显示答案”274877906944L”。去掉L

最近在做一个CNN的项目，文件夹里有20w张图片要读入并保存到一个data文件（不然每次都读20w文件太麻烦）。折腾了一个下午，发现了一个极好用的包 h5py：将数据储存在hdf5文件中。这东西有多好用呢？速度，内存占用，压缩程度都比cPickle+gzip来的优秀。相比之下上面两个变逗比了……我把所有图片都放在一个ndarray并保存为一个文件：8

下载安装python安装工具下载地址：http://pypi.python.org/pypi/setuptools 可以找到正确的版本进行下载。win7 32位可以下载setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe 。Centos下的安装方法wget -q http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.pypython ez_s

# -*- coding: cp936 -*-import numpyimport pylabdef plot_polynomail_fit(matrix,col,*deg):# ''' 这个函数一次只拟合一组数据。但是可以对这一组数据同时拟合多条曲线并显示。 matrix:存放的是需要拟合的数据，其中每一列代表一组待拟合数据。 c

今天遇到了一个numpy错误。import

例如有一个矩阵，3行3列，我想取矩阵的

当你不确定要安装包的名字或查看某个安装包多有哪些版本的时候，可以使用：conda search package_name该命令会列举出所有和你输入相似的安装包以及他们所对应的版本号/所支持的python版本等信息。安装时，你只需要制定版本号即可，即：conda install package_name=1.0.1(版本号)...

目录(?)[+]在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 b

在这里下载Sublime Text 3 安装时勾选,Add to explorer context menu,即添加鼠标右键打开选项. 附上两个sublime text 3 Build 3126 的激活码—– BEGIN LICENSE SJOLZY.CN —–Anthony SansoneSingle User LicenseEA7E-87856328B9A648 42B99D8A F

os模块提供了很多有用高效的基本函数, 其中rename是给文件重命名的, 这个用过无数遍了, 而os.names还么有用过, 从名字推测, 应该是批量重命名的意思吧.os.rename(old_path, new_path)测试os.rename()os.rename() 重命名文件代码示例, 可以看到, 文件file_b.txt被成功重命名为file_b.txt, 目录结构为: 运行代码:

random 模块有几个比较有意思的函数，常用的有randint(),choice(), sample()等，用例子学习：从序列中随机选择某一元素from random import *L = [1,2,3,4,5,6,7]choice(L)从序列中随机选择n个元素作为新序列L = [1,2,3,4,5,6,7]slice = sample(L, 3)print (slice)#

特点：glob模块是最简单的模块之一，内容非常少。用它可以查找符合特定规则的文件，语法类以与正则。查找文件只用到三个匹配符：‘*’,’?’,’[]’。 3.1 ‘*’匹配0个或多个字符 3.2 ‘?’匹配单个字符 3.3 ‘[]’匹配指定范围内的字符，如：[0-9]匹配数字函数 glob.glob()唯一参数: path_name, 表示带规则的具体路径名 例1. ‘*’匹配0个或多个

本文参考ipython官方文档, 适用于jupyter notebook / lab环境下的ipython kernel 2/3版本的切换. 并不仅限于Anaconda版本的python,官方安装的python环境同样适用.前提: 电脑安装了python2和3两个版本. 假设默认环境是python3, 反之将以下参数中的2改为3即可)python pip 安装python2 -...

jupyter notebook /lab 使用tqdm时（from tqdm import tqdm_notebook as tqdm) 报错: NameError: name ‘IntProgress’ is not defined解决方案: 安装ipywidgets即可.pip install ipywidgets或conda install ipywidgets...

原文地址：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/28/1918694.html直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换使之演变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像它是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法我们来看看直方图的含义还是以上次我们讲的例子为例 我们看到R通道的直方图主要集中

ez_setup.py是python官方给出的一个安装setuptools的工具，利用它，我们可以很轻松用命令行就自动完成安装过程，而之后，setuptools就可以派上用场了。今天，小编就来教大家python怎么使用ez_setup.py工具/原料ez_setup.py方法/步骤首先你得确保你的电

从网上下载模块文件，例如gunmpy

NumPy数组NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据描述这些数据的元数据大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。关于NumPy数组有几点必需了解的：NumPy数组的下标从0开始。同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。NumPy数组属性在详细介绍NumPy数组之前。先详细介

基本运算数组的算术运算是按元素逐个运算。数组运算后将创建包含运算结果的新数组。[python] view plaincopy>>> a= np.array([20,30,40,50])  >>> b= np.arange( 4)  >>> b  array([0, 1, 2, 3])  >>> c= a-b  >>> 

前两篇文章对NumPy数组做了基本的介绍，本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨。首先介绍自定义类型的数组，接着数组的组合，最后介绍数组复制方面的问题。自定义结构数组通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型。在NumPy中定义结构的方法如下：定义结构类型名称；定义字段名称，标明字段数据类型。[python] view pl

a=numpy.array([*****])a.shape[0]--

直方图(histogram)NumPy中histogram函数应用到一个数组返回一对变量：直方图数组和箱式向量。注意：matplotlib也有一个用来建立直方图的函数(叫作hist,正如matlab中一样)与NumPy中的不同。主要的差别是pylab.hist自动绘制直方图，而numpy.histogram仅仅产生数据。import numpyimport pylab# Build

hdf5 读取一个5.23G的文件，耗时：38.71

本人喜欢这两种方式：data_list=list([first_day,second_day,third_day,forth_day,fifth_day])path=os.getcwd()count=1for item in data_list: fobj=open(path+'/'+str(count)+'.txt','w') fobj.writelines([

首先得有pip没有的话安装一个。然后：cd到 c:\python27\scripts然后：pip install wheel然后：pip install 路径\文件名.whl 既可以安装。

每次要显示图像阵列的时候，使用自带的 matplotlib 或者cv2 都要设置一大堆东西，subplot，fig等等，突然想起 可以利用numpy 的htstack() 和 vstack()　将图片对接起来组成一张新的图片。因此写了写了下面的函数。做了部分注释，一些比较绕的地方可以自行体会。大致流程包括：１．　输入图像列表　img_list 2.    show_type : 最终的