numpy

【Python】绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图详解本文详细讲解如何使用Python绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法的配图，包括仿射变换原理、边界条件分析和完整算法演示。通过matplotlib和numpy库，我们将生成专业的可视化图像，帮助理解这一计算机图形学算法。

Pillow 基础图像操作与数据预处理图像的读取、显示、保存、裁剪、旋转与缩放，是所有高级图像分析任务的基础。这些看似简单的操作，实际上构成了特征提取、图像增强、以及机器学习模型输入准备的核心步骤。只有从最初的像素数据开始，理解图像在计算机中的表达方式，才能真正掌握数据分析与建模中的“图像底层逻辑”。

NumPy zeros() 函数详解NumPy（Numerical Python）是Python科学计算领域的核心库。它提供了强大的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。在数据科学、机器学习和工程计算中经常需要创建特定形状和数据类型的数组。本文将重点介绍 NumPy 中一个基础且极其重要的函数：numpy.zeros()。

herbal_medicine

把流量的pcap文件转成其他多种类型的数据（比如序列、图片、自然语言的嵌入），迁移其他领域的模型进行训练。以下是完整的PCAP流量分类处理、转换为序列/图像数据，并使用TensorFlow 1.15进行训练的代码。我将重点解决序列化和图像化转换（"自然语言嵌入"不适用于网络流量，已调整为合理方案），并确保代码在TensorFlow 1.15环境下运行。

小杰深度学习（seventeen）——视觉-经典神经网络——MObileNetV31. 网络的背景 MobileNetV3 是 2019 年 Google 研究院在韩国首尔举行的 ICCV（International Conference on Computer Vision 国际计算机视觉大会）上发表的， MobileNetV3提出了large和small两个版本（区别在于网络结构不同），paper中讲在MobileNetV3 Large在ImageNet分类任务上，较MobileNetV2，TOP1准确率提高了大约3.2%，时间减少了20%。与具有同等延迟的MobileNetV2

小杰深度学习（sixteen）——视觉-经典神经网络——MobileNetV21. 网络的背景 MobileNetV1 还不够轻量和高性能，为了让移动设备有更好的体验，Google 团队提出了 MobileNetV2 架构 MobileNetV2网络是由谷歌团队在2018年提出的，它相对于MobileNetV1而言，有着更高的准确率和更小的网络模型。论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381

却道天凉_好个秋

OpenCV(九)：NumPy中的矩阵的检索与赋值对于2D图像（矩阵），通常使用**行（高度）和列（宽度）**索引来访问像素。语法： matrix[行索引, 列索引]

却道天凉_好个秋

OpenCV(十)：NumPy中的ROI感兴趣区域（Region of Interest, ROI）是一个核心概念，它允许我们专注于图像的特定子集进行分析或操作。在 Python 环境下，由于 OpenCV 将图像表示为NumPy 数组（numpy.ndarray），ROI 的实现和操作完全依赖于 NumPy 强大的切片和索引机制。

却道天凉_好个秋

OpenCV(八)：NumPyOpenCV (Open Source Computer Vision Library) 和 NumPy (Numerical Python) 是 Python 中进行图像处理和计算机视觉任务时不可或缺的两个库。OpenCV-Python 的核心实现依赖于 NumPy，所有 OpenCV 的图像数据结构都以 NumPy 数组（numpy.ndarray）的形式表示。

NumPy 矩阵库（numpy.matlib）用法与作用详解NumPy 的numpy.matlib模块是专门用于矩阵操作的工具库，其核心特点是：函数返回的是matrix（矩阵）类型对象，而非 NumPy 默认的ndarray（n 维数组）。矩阵本质是二维结构化数据（行数 × 列数），更适合线性代数运算；而ndarray支持 n 维数据，默认是元素级运算，二者可互换但用途不同。

2. 多维数值np.dim(A) 数组的维数 A.shape 数组的形状，结果是个元组（tuple）。例如，二维数组时返回的是元组 (4,3)，三维数组时返回的是元组(4,3,2)，因此一维数组时也同样以元组的形式返回结果。

numpy -- 算术函数 reciprocal() 和 power() 简介本文介绍了两个数学函数：reciprocal()返回分数的逐元素倒数，power()计算第一个数组中元素与第二个数组对应元素的幂次方。两个函数都支持数组操作，文中提供了示例图片说明其具体应用场景和使用方法。

小杰深度学习（five）——正则化、神经网络的过拟合解决方案正则化是通过在损失函数中添加正则化项来控制模型复杂度、防止过拟合的技术。机器学习中，复杂模型易过拟合（训练表现好、新数据泛化差），正则化通过约束参数抑制模型复杂度，常见正则化类型有 L1 和 L2 正则化。

random.shuffle()函数随机打乱数据之前学习了一些random系列的简单用法，比如random.gauss()函数和numpy.random.normal()函数生成正态分布随机数，这些数据都是随机生成的，有时候，如果数据本身有规律，我们想让它们被随机读取，这时候就会用到random.shuffle()函数。

0. NumPy 系列教程：科学计算与数据分析实战在 Python 科学计算和数据分析的生态系统中，NumPy（Numerical Python）扮演着基础而关键的角色。它提供了高效的多维数组对象，以及丰富的数值计算函数库。本系列教程共 12 篇，系统讲解了 NumPy 的基础安装、数组操作、数学函数、统计函数、线性代数、广播机制、高效数据处理与图像处理等内容。

万粉变现经纪人

如何解决 pip install 安装报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘flax’ 问题在 Python 开发中，使用 pip install 命令时遇到安装报错，尤其是 ModuleNotFoundError: No module named 'flax' 错误，是一个相当常见的问题。这通常是由于各种因素导致的，例如包未安装、包名错误、Python 环境问题等。在这篇博客中，我们将详细探讨如何解决这个问题，列出多种可能的解决方案，并通过具体的案例来帮助开发者更好地排查和修复这个问题。

计算机编程小央姐

企业级大数据技术栈：基于Hadoop+Spark的全球经济指标分析与可视化系统实践💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜

12. NumPy 数据分析与图像处理入门NumPy 不仅是科学计算和线性代数的重要工具，也是数据分析与图像处理的基础。依托其高效的数组操作、向量化计算和广播机制，我们能够快速处理表格数据、时间序列以及图像像素矩阵。本篇作为系列的收官篇，将展示 NumPy 在数据分析和图像处理中的实际应用。

9. NumPy 线性代数：矩阵运算与科学计算基础线性代数是科学计算、数据分析和机器学习的核心基础。矩阵运算、向量点积、矩阵求逆、特征值分解等操作在实际问题中无处不在。NumPy 提供了强大的线性代数工具，能够高效处理大规模矩阵运算。