python爬虫教程 python中np.zeros中的参数是什么意思？
python中np.zeros中的参数是什么意思？
shape:形状 dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64 t，位域 b，布尔值，trueorfalse i，整数，如i8(64位） u，无符号整数，u8(64位） f，浮点数，f8（64位） c，浮点负数， o，对象， s，a，字符串，s24 u，unicode，u24 order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先 python使用np.zeros可以构造一个相应大小的全部由0组成的矩阵
python中np.zeros中的参数是什么意思？
生成相应大小的零矩阵，举个栗子：
--------
np.zeros(5)#生成包含5个元素的零矩阵
array([ 0.， 0.， 0.， 0.， 0.])
np.zeros((5，)， dtype=np.int)#生成包含5个元素的零矩阵，且各元素为整形
array([0， 0， 0， 0， 0])
np.zeros((2， 1))#生成2行1列的零矩阵
array([[ 0.]，
[ 0.]])
s = (2，2)#生成2行2列的零矩阵
np.zeros(s)
array([[ 0.， 0.]，
[ 0.， 0.]])
python怎么实现矩阵运算？
1.numpy的导入和使用data1=mat(zeros(()))#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3，3)data2=mat(ones(()))#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=intdata3=mat(random.rand())#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2，2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrixdata4=mat(random.randint(10，size=()))#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数data5=mat(random.randint(，size=())#产生一个2-8之间的随机整数矩阵data6=mat(eye(，dtype=int))#产生一个2*2的对角矩阵a1=[] a2=mat(diag(a1))#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
想学习pytorch，需要先学习python吗？
pytorch是目前非常流行的深度学习框架，想学习它，最好先学一些python的编程基础，因为很多使用了pytorch的代码都是用python开发的，先学点python打好基础之后，更有助于您理解和学习pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一个道理。
网上关于python的免费教程很多，在我的今日条头文章里面就写过一篇关习python学习教程的文章，了解了python的一些基本语法，可以编写和运行一些简单的python程序之后就可以开始学pytorch了，它的官网有个学习教程可参考：http：//pytorch.org/tutorials/
python怎么实现矩阵运算？
1.numpy的导入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3，3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2，2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
，size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
，size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
，dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
] a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
如何用Python实现一个抠图功能？
使用Python和OpenCV进行抠图其中使用了opencv中的grabcut方法直接上代码[python] view plain copy# encoding:utf-8# 图像提取# create byimport numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread("1.jpg")mask = np.zeros(img.shape[:2]， np.uint8)bgdModel = np.zeros((1， 65)， np.float64)fgdModel = np.zeros((1， 65)， np.float64)rect = (20， 20， 413， 591)cv2.grabCut(img， mask， rect， bgdModel， fgdModel， 10， cv2.GC_INIT_WITH_RECT)mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0)， 0， 1).astype("uint8")img = img * mask2[:， :， np.newaxis]img = 255 * (1 - cv2.cvtColor(mask2， cv2.COLOR_GRAY2BGR))# plt.imshow(img)# plt.show()img = np.array(img)mean = np.mean(img)img = img - meanimg = img * 0.9 mean * 0.9img /= 255plt.imshow(img)plt.show()
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