- 前言学习过flask动画制作或者视频编辑的童鞋应该都知道,我们平时所看到的流畅的视频画面都是由一帧一帧的图像构成的,比如我们以前读书的时候喜欢在书的边角处花一些动作不同的简笔画,当我们快速翻动书本的时候就好像我们的简笔画中的物体活了,就像在看动画一般.所以当我们需要对一个视频文件进行分析时,连续播放的视频并没有那么容易进行采样分析,在计算机视觉中对视频的分析通常都是对视频帧的分析.说白了,其... 前言学习过flask动画制作或者视频编辑的童鞋应该都知道,我们平时所看到的流畅的视频画面都是由一帧一帧的图像构成的,比如我们以前读书的时候喜欢在书的边角处花一些动作不同的简笔画,当我们快速翻动书本的时候就好像我们的简笔画中的物体活了,就像在看动画一般.所以当我们需要对一个视频文件进行分析时,连续播放的视频并没有那么容易进行采样分析,在计算机视觉中对视频的分析通常都是对视频帧的分析.说白了,其...
- 排序排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。在 Numpy 中，我们可以使用库中提供的各种函数（如 sort、lexsort、argsort 等）执行各种排序操作。numpy.sort()： 此函数返回数组的排序副本。# 导入库import numpy as np # 沿第一轴排序a = np.array([[12, 15], [10... 排序排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。在 Numpy 中，我们可以使用库中提供的各种函数（如 sort、lexsort、argsort 等）执行各种排序操作。numpy.sort()： 此函数返回数组的排序副本。# 导入库import numpy as np # 沿第一轴排序a = np.array([[12, 15], [10...
- NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算齐次 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须按元素进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。# 演示需要 NumPy 的 Pyt... NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算齐次 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须按元素进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。# 演示需要 NumPy 的 Pyt...
- 每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息：数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）数据大小（字节数）数据的字节顺序（小端或大端）如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么？ndarray 的值存储在缓冲区中，可以将其视为连续的内存字节块。所以这些字节将如何被解释由 dtype... 每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息：数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）数据大小（字节数）数据的字节顺序（小端或大端）如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么？ndarray 的值存储在缓冲区中，可以将其视为连续的内存字节块。所以这些字节将如何被解释由 dtype...
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- Numpy中的N维数组（ndarray）Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组称为数组的形状。Numpy 中的数组类称为ndarray。Numpy 数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的 Python 列表进行初始化。例子 ：[[ 1, 2, 3], ... Numpy中的N维数组（ndarray）Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组称为数组的形状。Numpy 中的数组类称为ndarray。Numpy 数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的 Python 列表进行初始化。例子 ：[[ 1, 2, 3], ...
- Numpy是一个通用的数组处理包。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。它是使用 Python 进行科学计算的基础包。除了其明显的科学用途外，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器。 Numpy 中的数组Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组... Numpy是一个通用的数组处理包。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。它是使用 Python 进行科学计算的基础包。除了其明显的科学用途外，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器。 Numpy 中的数组Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组...
- 【摘要】 Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。 【摘要】 Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。
- @TOC 简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容 场景描述存在一个二维矩阵（nda... @TOC 简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容 场景描述存在一个二维矩阵（nda...
- 经过上次对numpy简单的认识，相信家人们都非常想了解我们目前可以使用它做什么了 那么我们就举两个实战例子来进行说明 今天我们先以numpy打马为例 Are you ready? 经过上次对numpy简单的认识，相信家人们都非常想了解我们目前可以使用它做什么了 那么我们就举两个实战例子来进行说明 今天我们先以numpy打马为例 Are you ready?
- 11.7 其他（1）向量化字符串操作（2） 处理时间序列（3） 多级索引：用于多维数据base_data = np.array([[1771, 11115 ], [2154, 30320], [2141, 14070], [2424, 32680], ... 11.7 其他（1）向量化字符串操作（2） 处理时间序列（3） 多级索引：用于多维数据base_data = np.array([[1771, 11115 ], [2154, 30320], [2141, 14070], [2424, 32680], ...
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- 它在数组和矩阵操作上都非常方便，是开源的数值计算库1. numpy介绍numpy是用C语言实现的，做了并行处理，比python的列表直接计算数组要快很多numpy有很多计算函数，包括线性变换、傅里叶变换、随机模块等2. 数组2.1. 优势相比列表的优势减少编程量，因为已经进行了数组封装和优化运算效率，并行计算，C语言实现占用内存比较小2.2. ndarray对象——numpy数组数组的元素，... 它在数组和矩阵操作上都非常方便，是开源的数值计算库1. numpy介绍numpy是用C语言实现的，做了并行处理，比python的列表直接计算数组要快很多numpy有很多计算函数，包括线性变换、傅里叶变换、随机模块等2. 数组2.1. 优势相比列表的优势减少编程量，因为已经进行了数组封装和优化运算效率，并行计算，C语言实现占用内存比较小2.2. ndarray对象——numpy数组数组的元素，...
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