第三章 线性回归 3.1 问题引入 线性回归就是使用曲线(直线，真曲线)来拟合数据点，进而得到数据中因变量与自变量的关系达到预测的目的。是值到值得预测。 import numpy as np #生成20个点 x = np.linspace(0,10,20) #映射为2纬数据关系 y = np.arr ...
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2020-07-08 23:25:09
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canny = cv2.Canny(img, 100, 200) 报错：TypeError: Required argument 'threshold2' (pos 4) not found canny = cv2.Canny(np.asarray(img), 100, 200) ...
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2020-07-08 23:16:56
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import cv2 import numpy as np #from PIL import Image def separate_color_red(img): hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv = np.array([0, ...
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2020-07-08 20:09:17
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第1章 Pandas基础 import pandas as pd import numpy as np 查看Pandas版本 pd.__version__ '1.0.3' 一、文件读取与写入 1. 读取 （a）csv格式 df = pd.read_csv('data/table.csv') df.h ...
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2020-07-08 15:07:37
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先来看看random.randint()方法： import random for n in range(5): for i in range(10): print(random.randint(1,5),end=' ') print() #运行结果 1 5 5 3 3 1 3 1 5 2 4 4 ...
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2020-07-08 13:29:14
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图 11.2 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], frameon=True, facecolor="y", aspect= ...
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2020-07-07 09:49:04
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1.生成指定形状0-1之间的随机数 ：np.random.random()和np.random.rand() 注意：np.random.random()如果要生成多维数据时需要传入一个数组，而np.random.rand()可以直接传入 #生成0-1之间的随机数 import numpy as np ...
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2020-07-06 20:19:54
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正态分布： 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图： #导入模块 import numpy as np import pandas ...
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2020-07-06 13:18:36
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NumPy 的常用数据类型 np.random 随机数模块 ...
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2020-07-06 13:08:16
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图 8.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.axes([0.05, 0.7, 0.3, 0.3], frameon=True, facecolor="y", aspect="equal") plt.plot(np.aran ...
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2020-07-05 15:22:45
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