Numpy安装(要先安装好python,见<windows下的python环境搭建(python2和python3不兼容,python2用的多)>) Numpy是Python的一个科学计算的库 主要提供矩阵运算的功能,而矩阵运算在机器学习领域应用非常广泛 Numpy(科学计算库)一般与Scipy(工程与科学库/数值计算库).matplotlib(2D绘图库)一起使用.注意:安装Anaconda,就可以不用安装第三方库了,他集成了很多库!!! Scrapy:web爬虫框架 虽然python中的l

安装opencv的时候,出现numpy的版本不匹配,卸载了不匹配的版本,重新安装却是一点用都没有,后面尝试了一下这里的提示pip更新,居然安装成功了,看来pip的版本过低真是误事啊. 报错是: Could not find a version that satisfies the requirement numpy==1.13.3 (from versions: 1.14.5, 1.14.6, 1.15.0rc2, 1.15.0, 1.15.1, 1.15.2, 1.15.3, 1.15.4,

一.安装环境 Windows10 64.python2.7 二.Numpy下载 1.下载Numpy: 下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy cp27表示python2.7,因为我的python是amd64的,所以我下载了numpy‑1.13.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl 2.安装Numpy 打开命令行工具,cd到你下载的目录输入(*****表示省略的部分文件名): pip install nu

100 numpy exercise 翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源:https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库. Python版本:Python 3.6.2 Numpy版本:Numpy 1.13.1 1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆) (提示: import -

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando

安装numpy,scipy,scikit-learn,matplotlib 下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 我的版本是win10+python3.6,所以对应下载的numpy,scipy,scikit-learn,matplotlib文件如下: matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl scipy-0.19

w http://www.numpy.org/ NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code u

一.Python的安装 1.下载python2.7,下载地址:http://www.python.org/,选择系统相应版本,我选择是的是python2.7.6 . python-2.7.6rc1.amd64.msi 2.直接点击安装,可安装在D盘目录下python27文件下(这是本人安装的路径,也可以自己选择安装路径). 3.设置环境变量,在“我的电脑”属性中,选择高级设置选项->环境变量设置->path项,在其后加“;D:\python27\”即可. 二.Numpy的安装 在win64 p

在原有基础上安装tensorflow 重新虚拟出一个环境安装tensorflow 安装 测试 大多教程都是重新虚拟出一个环境,原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境,如果以后遇到坑了更新解释. 在原有基础上安装tensorflow 用管理员权限打开Anacoda Prompt 安装tensorflow(不加标注默认cpu,ls的python版本3.6,实测可行) pip install tensorflow 1 测试同下一章的例程测试 import tensorflow 1 出现以下警告:

安装TensorFlow  包依赖 C:\Users\sas> pip3 install --upgrade tensorflow Collecting tensorflow Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/35/f6/8af765c7634bc72a902c50d6e7664cd1faac6128e7362510b0234d93c974/tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (

一.安装Python 3.5 下载Anaconda网址:https://www.anaconda.com/download/ 安装:Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe(解释器) Package(pip install <package name>) https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ cmd->NumPy下载路径->dir num*.whl->pip install "numpy‑

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作 本环境基于Python

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测 数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

1.安装pygpu的部分 #使用豆瓣源or不使用,均安装失败 pip install pygpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com #报错: Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/ Collecting pygpu Could not find a version that satisfies the requirement pygpu (

https://pip.pypa.io/en/latest/quickstart/ pip的使用文档 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/   .whl文件 到这个网站下载  (通常情况下是用pip install安装,有些库安装遇到困难后,就要到这个站点,下载.whl 文件再安装) https://pypi.python.org/pypi  PyPI - Python包索引 .是Python编程语言的软件仓库. https://pypi.doub

不多说,直接上干货! 前言 建议参照最新的tensorflow安装步骤(Linux,官方网站经常访问不是很稳定,所以给了一个github的地址):         https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md 最近,tensorflow网站上给出了新的使用Anaconda配置和安装Tensorflow的步骤,经过测试,在国内可以无障碍的访问.Ana

1.参考 用Python做科学计算-基础篇 »matplotlib-绘制精美的图表 »快速绘图 使用pyplot模块绘图 2.数据来源 CL USO OIL 3.代码 #encoding='utf-8' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import sys import time print('{:<10}: {}'.format('python',s

install Boost [boost_1_65_1-msvc-14.0-32.exe]BOOST_LIBRARYDIR=D:\_softwares_kits\boost_1_65_1\lib32-msvc-14.0BOOST_ROOT=D:\_softwares_kits\boost_1_65_1 >python -VVPython 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct 3 2017, 18:11:49) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] >pip l

因为有项目想采用深度学习,而caffe是深度学习框架中比较理想的一款,并且跨平台,以及可以采用python/matlab的方式进行调用等优势,所以想在服务器上安装,下面就开始了血泪史... 服务器是阿里云的centos7.3,安装caffe,需要安装ffmpeg,boost,opencv等等.本文依照ffmpeg3.3.2 版,boost为1.64版,opencv为2.4.13.2,caffe的版本为最新版为例来说. 本文主要采用自行编译安装各大软件. 首先安装一些依赖包 yum install