import numpy as np dtype=np.float32 num_anchors = 6 y, x = np.mgrid[0:4, 0:4] print(y) print(x) y = np.expand_dims(y, axis=-1) x = np.expand_dims(x, axis=-1) h = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) w = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) xmin = x

功能:返回多维结构,常见的如2D图形,3D图形 np.mgrid[ 第1维,第2维 ,第3维 , …] 第n维的书写形式为: a:b:c c表示步长,为实数表示间隔:该为长度为[a,b),左开右闭 或: a:b:cj cj表示步长,为复数表示点数:该长度为[a,b],左闭右闭 举例说明: 1)生成1D数组: a=np.mgrid[-::3j] a 在[-4,4]区间内取3个值 返回: array([-., ., .]) 2)生成个2D矩阵: mgrid[[::3j, ::2j]] 生成的是3*2

np.random.randn是基于标准正态分布产生的随机数,np.random.rand是基于均匀分布产生的随机数,其值在[0,1). np.mgrid 与np.ogrid的理解及区别:np.mgrid 与np.ogrid的目的都是为创建一个格栅区域,而mgrid返回的是相同维度的数组,ogrid仅返回本维度的数组,而创建格栅区域可以i这样理解:如果要确定一点(x,y),则对于mgrid返回值而言,首先取出所有数组的第x行,然后再第x行取出第y个数字,因此,mgrid的第一个数组x,每行都是相

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o

np.ogrid: address:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ogrid.html returns an open (i.e. not fleshed out) mesh-grid when indexed, only one dimension of each returned array is greater than 1. The dimension and number of the output

numpy.meshgrid 和 numpy.mgrid 用于返回包含坐标向量的坐标矩阵. 当坐标矩阵为二维时, 可用于在图像变形时构建网格. 实例一 from __future__ import print_function import numpy as np grid_y1, grid_x1 = np.meshgrid(range(5), range(3)) grid_x2, grid_y2 = np.mgrid[0:3, 0:5] # Two arrays are element-wis

转自:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html 一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimes

一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimesion. 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量: 而第二个二维数组是以

不论是利用Mayavi还是matplotlib绘制三维图表,里面都用到了numpy中的一个函数叫mgrid.本次博客我简单地讲一下mgrid是干什么用的,以及一个三维曲面是如何绘制出来的. 首先说明一下这里的三个变量分别是k(x轴).b(y轴)以及ErrorArray(z轴).为了更好地理解mgrid后的k.b以及ErrorArray是什么,我想在这里举个简单的例子,然后用Python做个图,这样大家就都明白了. 这次也不让Err=∑{i=1~n}([yi-(k*xi+b)]**2)了,来个简单

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属

本文完整示例:完整示例代码 本文介绍了基础的.常用的创建ndarrary的多种方法,附带示例代码. 一.通过ndarray创建 import numpy as np 1.1 一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) a array([1, 2, 3]) 1.2 二维数组 np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) 1.3 三维数组 arr1 = np.array([ [ [1

ufunc简介 ufunc指universal function,是一种能够对数组中的所有元素进行操作的函数,ufunc是针对数组进行操作的函数,对一个数组进行重复的运算时,使用ufunc比math库中的函数效率要高很多,然而由于ufunc会对数组做一些特殊操作,所以在单一值的函数处理上就比math库中的效率要低: 在使用ufunc时,注意千万不要用循环遍历,而是应该使用列表推导式,否则就不叫ufunc了,而是对每一个元素分别运算,失去了ufunc的意义: ufunc的结果可以直接保存到原始数组

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

本笔记本通过一个示例说明如何在非rgb数据上使用DenseCRFs.同时,它将解释基本概念并通过一个示例进行演示,因此即使您正在处理RGB数据,它也可能是有用的,不过也请查看PyDenseCRF's README ! 在jupyter notebook上运行https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf/tree/master/examples/Non RGB Example.ipynb Basic setup 先导入: import pydensecrf.d

参考:https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.multivariate_normal.html 一个多元正态随机变量.mean关键字指定平均值,cov关键字指定协方差矩阵.新版本0.14.0. 补充:高斯分布 Gaussian Distribution(Normal Distribution)其图形特点为中间高,两头低,是钟形曲线(bell-shaped curve).在高斯分布中,以数学期望