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RSS订阅转载 python指数、幂数拟合curve_fit
python指数、幂数拟合curve_fit1、一次二次多项式拟合一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。2、指数幂数拟合curve_fit使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下：from scipy.optimize import curve_fitimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np def func(x, a, b, c):
2020-09-08 15:01:41
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转载 利用python实现图像的最邻近插值，双线性内插和双三次卷积插值
python实现图像的最邻近插值，双线性内插和双三次卷积插值代码演示from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mathdef NN_interpolation(img, dstH, dstW): #定义最邻近插值函数，三个参数分别为图像，插值后像素高度，宽度 scrH, scrW, _ = img.shape #图像形状是原始图像的高和宽 ret
2020-08-19 17:32:51
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转载 python中的np.pad()函数
np.pad（）常用与深度学习中的数据预处理，可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状。对一维数组的填充import numpy as nparr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4])#不同的填充方法print 'constant: ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'constant'))print 'edge: ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'edge'))print 'linear_ramp:
2020-08-19 16:37:12
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原创 利用python读取.txt文件中的数据并绘制图形
利用python读取.txt文件中的数据并绘制图形对于123.txt文件中的两列数据绘图如：11.23,5.482.559,5.6483.55,1.555.94,12.5462.54,21.246.854,3.479.856,41.56import pylab#从.txt中读取数据def loadData(fileName): inFile = open(fileName, 'r')#以只读方式打开某filename文件 #定义2个空的list，用来存放文件中的数据
2020-08-17 15:34:58
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空空如也
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