ShuviDoura 发表于 2024-11-27 21:14
我意思是在一个矩阵bnp中，每个数的值都不大于4，但为 ...
@鱼油
看起来你指的是在一个值不大于4的矩阵中，将其每个元素乘以100的情况。出现44的情况可能是因为矩阵`bnp`中的某个值实际上是0.44而不是整数。这种情况可能是由于浮点数或者矩阵初始化时引入的误差导致的。
建议检查以下几点：
1. **检查矩阵数据类型**：确认`bnp`中的数据类型是否为整数，如`int`，以避免浮点运算的问题。
2. **输出具体数值**：打印输出`bnp`矩阵的具体值，核实是否有类似0.44或其他非整数的小数存在。
3. **浮点误差**：若数据类型确实为浮点数，需要考虑浮点数计算中可能出现的误差。
通过这些检查，应该可以找到问题的根源。
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FishC 发表于 2024-11-27 21:15
@鱼油
看起来你指的是在一个值不大于4的矩阵中，将其每个元素乘以100的情况。出现44的情况可能是因 ...
我想用opencv将图片压缩为160×160像素，怎么写
ShuviDoura 发表于 2024-11-27 21:28
我想用opencv将图片压缩为160×160像素，怎么写
要使用OpenCV将图片缩放到160x160像素，可以使用 `cv2.resize()` 方法。以下是一个简单的示例：
import cv2
# 读取图像
image_path =
image = cv2.imread(image_path)
# 设定缩放后的尺寸
resize
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FishC 发表于 2024-11-27 21:29
要使用OpenCV将图片缩放到160x160像素，可以使用 `cv2.resize()` 方法。以下是一个简单的示例：
imp ...
# 设定缩放后的尺寸resize怎么用
FishC 发表于 2024-11-27 21:29
要使用OpenCV将图片缩放到160x160像素，可以使用 `cv2.resize()` 方法。以下是一个简单的示例：
imp ...
设定缩放后的尺寸resize怎么用
ShuviDoura 发表于 2024-11-27 21:31
设定缩放后的尺寸resize怎么用
要使用OpenCV将图像缩放到指定的尺寸（例如160x160像素），可以通过`cv2.resize()`函数实现。下面是一个简单的代码示例：
import cv2
# 读取图像
image_path = 'your_image.jpg'# 将 'your_image.jpg' 替换为你的图像文件名
image = cv2.imread(image_path)
# 设定缩放后的尺寸
resize_dimensions = (160, 160)
# 调用cv2.resize()进行缩放
resized_image = cv2.resize(image, resize_dimensions)
# 保存或显示缩放后的图像
cv2.imwrite('resized_image.jpg', resized_image)# 保存到文件
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)# 显示图像
cv2.waitKey(0)# 等待按键
cv2.destroyAllWindows()
### 说明：
- `cv2.imread(image_path)`: 读取图像文件。
- `resize_dimensions = (160, 160)`: 指定目标尺寸为160x160像素。
- `cv2.resize(image, resize_dimensions)`: 将图像缩放到指定尺寸。
- `cv2.imwrite()` 和 `cv2.imshow()`: 分别用于保存和显示缩放后的图像。
请根据需要替换文件路径和文件名。
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ShuviDoura 发表于 2024-11-27 21:30
# 设定缩放后的尺寸resize怎么用
`cv2.resize()` 函数用于缩放图像。要指定目标尺寸为 160x160 像素，可以通过设定 `dsize` 参数。以下是一个具体的例子：
import cv2
# 读取图像
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 设定缩放后的尺寸
resize_dims = (160, 160)
# 缩放图像
resized_image = cv2.resize(image, resize_dims)
# 保存缩放后的图像
cv2.imwrite('resized_image.jpg', resized_image)
# 或者显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个例子中，`resize_dims` 是目标尺寸 `(160, 160)`，传递给 `cv2.resize()` 函数以调整图像大小。这样，你可以将任何图像调整为所需的目标大小。
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ShuviDoura 发表于 2024-11-27 21:30
# 设定缩放后的尺寸resize怎么用
要使用 OpenCV 的 `cv2.resize()` 函数来缩放图像，你需要指定目标尺寸（宽度和高度）。以下是如何使用 `resize` 方法来将图像缩放到 160x160 像素的步骤：
import cv2
# 读取图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 设定缩放后的尺寸
target_size = (160, 160)# 第一个参数是宽度，第二个是高度
# 使用 cv2.resize() 函数进行缩放
resized_image = cv2.resize(image, target_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 显示缩放后的图片（可选）
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存缩放后的图片（可选）
cv2.imwrite('resized_image.jpg', resized_image)
在 `cv2.resize()` 中，`interpolation=cv2.INTER_LINEAR` 是用于插值的方法，你可以根据需要选择不同的插值方式，如 `cv2.INTER_NEAREST`、`cv2.INTER_CUBIC` 等。希望这个方法对你有帮助！
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FishC 发表于 2024-11-27 21:31
`cv2.resize()` 函数用于缩放图像。要指定目标尺寸为 160x160 像素，可以通过设定 `dsize` 参数。以下 ...
怎么整体替换np矩阵中的数字
FishC 发表于 2024-11-27 21:32
要使用 OpenCV 的 `cv2.resize()` 函数来缩放图像，你需要指定目标尺寸（宽度和高度）。以下是如何使用 ...
怎么整体替换np矩阵中的数字
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-11-27 22:43
怎么整体替换np矩阵中的数字
@FishC
要整体替换 NumPy 矩阵中的数字，可以使用 NumPy 的数组操作功能。以下是一个简单的示例，假设我们要将矩阵中的某个数字替换成另一个数字：
import numpy as np
# 创建一个 NumPy 矩阵
matrix = np.array([, , ])
# 使用 np.where 替换数字
# 例如：将矩阵中的数字 5 替换为 0
matrix = np.where(matrix == 5, 0, matrix)
print(matrix)
解释：
- `np.where(condition, x, y)` 函数用于根据条件选择数组的元素。
- 在本例中，`matrix == 5` 生成一个布尔矩阵，标识出等于 5 的位置。
- `np.where` 将在条件为 `True` 的位置使用 `x`（这里是 0）替换原来的值。
这样你就可以替换整个矩阵中的某个数字了。如果需要替换其他数字或者多个数字，可以调整条件和替换的值。
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ShuviDoura 发表于 2024-11-27 22:37
怎么整体替换np矩阵中的数字
要整体替换 NumPy 数组中的数字，可以使用布尔索引或条件赋值。以下是一些常见的方法：
1. **整体替换所有符合条件的元素：**
假设你有一个 NumPy 数组 `arr`，你可以将其中小于某个值的元素替换为另一个值：
import numpy as np
# 示例 NumPy 数组
arr = np.array([, , ])
# 将所有小于 5 的数替换为 0
arr = 0
print(arr)
2. **把某特定值替换为另一值：**
如果你知道要替换的特定值，可以使用 `np.where`：
# 将数组中的所有 5 替换为 50
arr = np.where(arr == 5, 50, arr)
print(arr)
这两种方法都允许你对 NumPy 数组进行元素级别的替换，具体取决于条件。根据你的需要选择适合的方法。
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FishC 发表于 2024-11-27 22:45
要整体替换 NumPy 数组中的数字，可以使用布尔索引或条件赋值。以下是一些常见的方法：
1. **整体替 ...
读取excel并把所有的数变成一列
读取csv转化为列表
我要进行多分类，那么sigmoid和dsigmoid函数可以将一下换成什么
def sigmoid(x):
return math.tanh(x)
def dsigmoid(y):
return (1.0 - y**2)
bp神经网络种，这一部分是什么意思
def calc(self, sample):
self.sample = sample[:]
partsum = sum() - self.threshold
self.output = sigmoid(partsum)
return self.output
如果我在bp神经网络种采用relu函数作为激活函数，那么我的fackbeed的残差应该怎么算