python作图中常常会考虑用什么颜色.marker.线型,这个资料查了又查,所以自己总结在这个地方,以便常用. 一.常用marker表示 1.普通marker 这类普通marker直接marker ='^'就可以用了 2.高级marker 这类高级marker使用marker ='$\circledR$'来调用 可以显示的形状 marker名称 ϖ \varpi ϱ \varrho ς \varsigma ϑ \vartheta ξ \xi ζ \zeta Δ \Delta Γ \Gamma

1. 基于 inpaint 方法(网上的方法,处理质量较低) 算法理论:基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法(FMM算法),先处理待修复区域边缘上的像素点,然后层层向内推进,直到修复完所有的像素点 处理方式:由ui人员制作出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版图(必须单通道灰度图),然后使用inpaint方法处理原始图像,具体使用时可把水印区放粗,这样处理效果会好点 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 src = cv2.imread('src.j

# coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add_text_to_image(image, text): font = ImageFont.truetype('C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF', 36) # 添加背景 new_img = Image.new('RGBA', (image.size[0] * 3, image.size[1] * 3), (0, 0, 0, 0)) new

from PIL import Imageim = Image.open(r'd:\test2.png')r, g, b, a = im.split()im = Image.merge("RGB", (r, g, b))im.save(r'D:\Python_Programming.jpg')=============================== # coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add

拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点,基函数都要发生变化,这在一些实际生产环境中是不合适的,有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集, 因此,通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系,形成了牛顿插值法.推演牛顿插值法的方式是归纳法,也就是计算Ln(x)- Ln+1(x),并且从n=1开始不断的迭代来计算n+1时的插值函数. 牛顿插值法的公式是: 注意:在程序中我用W 代替  计算牛顿插值函数关键是要计算差商,n阶差商的表示方式如下:   关

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

https://www.pythonprogramming.net/flat-clustering-machine-learning-python-scikit-learn/ Unsupervised Machine Learning: Flat Clustering K-Means clusternig example with Python and Scikit-learn This series is concerning "unsupervised machine learning.&q

1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.pl

安装Python算法库 主要包括用NumPy和SciPy来处理数据,用Matplotlib来实现数据可视化.为了适应处理大规模数据的需求,python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库(网址:http://scikit-learn.org/stable/ ),同时还提供了深度学习算法库Theano(网址:http://deeplearning.net/software/theano ),并支持GPU运算. 除此之外,python还提供了大量的常用程序库,如数据库APT(Mys

python 2.7.11,下载链接  https://www.python.org/ftp/python/2.7.11/Python-2.7.11.tgz,如下载速度太慢可在豆瓣pypi搜索下载https://pypi.doubanio.com/simple/ python升级到2.7.11可解决 内置的 socket库的setdefaulttimeout方法和multiprocessing库的manage队列冲突的问题,在2.7.3版本是需要改源码才能解决.问题如下 Traceback (m

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

""" The main QuerySet implementation. This provides the public API for the ORM. """ import copy import sys import warnings from collections import OrderedDict, deque from django.conf import settings from django.core import ex

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

参考老师的博客: 金角:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html 银角:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html 一.常用函数说明: ★ lamba python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数,而用def创建的方法是有名称的,除了从表面上的方法名不一样外,python lambda还有哪些和def不一样呢? 1 python lambd

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.

1,注意:请使用智慧型浏览器 "CHROME" 配合理解和运作本文中提到的程序. 2,提示:谷歌的CHROME浏览器是迄今为止最智慧的浏览器,没有之一,只有第一. 3,谷歌的CHROME浏览器最特殊的一点是:"根据字符集使用不同的后台智能解码程序". 4,本文内容请见红字部分: 使用办法为: 在文件中开头加入代码如下:      #!/usr/bin/python  或 者  #!user/bin/env python   # -*- coding: utf-8 -

---------------- 环境: win 10  . python3.5 https://github.com/Leechen2014/1400OS_01_Codes/blob/master/src/analyze_webstats.py ----------------- 前言: 在学些java的GUI编程过程中,给我印象最深的有三点:       1) 所有与'绘制'相关的方法应该在show() 方法调用之前调用 2) java 语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象(JFrame之

1.介绍 把每个图都看作一个对象,图中的每一个部分也是对象.——所有的一切都是对象. 工具——ipython notebook 是python里边用的最多的2D&3D的会图库,开源免费库,使用方法和matlab类似 是一个网页版的ipython,可以利用网页的特性展现一些副文本. 网络版的:https://try.jupyter.org/ 打开之后如下图所示: 点击右上角new,然后选择python2 输入程序即可. 用它就可以不用安装各种库啊啥的,只要有一个浏览器就可以了.还可以写笔记.还可以

绘图和可视化 matplotlib入门 创建窗口和画布 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) plt.show(fig) 方便创建多个画布 fig, axes = plt.subplots(2,3) print axes plt.show(fig) 调整subplot周围的间距 颜色.标记.线型 ax.plot(x,y,'g