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对于一些复杂的hdf5文件，通过可视化的方法可以比较容易的了解文件的内部结构，下面介绍基于python的一个hdf5文件的安装使用方法1安装vitables工具包命令pipinstallvitables2安装完成后在终端中使用命令vitables文件名.hdf5最终实现hdf5文件的可视化,方便直观就像一层层打开文件夹一样补充：python对于HDF5的操作看代码吧~importh5py#导入工具包importnumpyasnp#HDF5的写入：imgData=np.zeros...
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概述Visdom:一个灵活的可视化工具，可用来对于实时，富数据的创建，组织和共享。支持Torch和Numpy还有pytorch。visdom可以实现远程数据的可视化，对科学实验有很大帮助。我们可以远程的发送图片和数据，并进行在ui界面显示出来，检查实验结果，或者debug.要用这个先要安装，对于python模块而言，安装都是蛮简单的：pipinstallvisdom安装完每次要用直接输入代码打开：python-mvisdom.server然后根据提示在浏览器中输入相应地...
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看代码吧~name=r"\u6697\u88d4\u5251\u9b54"print(name.encode('ascii').decode('unicode_escape'))或print(name.encode().decode('unicode_escape'))补充：python汉字与ASCII互相转换一、代码段#pythonASCII转汉字name=r"\u5f20\u5357\u74dc"print(name.encode(‘ascii').decode(‘unicode_escape'))#python汉字转ASCIIname1=“张南瓜”print(name1.encode(‘unicode_escape').decode(‘ascii'))二、运行结果：利用的是pyt...
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看代码吧~deffind_all_index(arr,item):return[ifori,ainenumerate(arr)ifa==item]if__name__=='__main__':print(find_all_index([1,2,3,4,4,3,89],4))输出结果：3,4补充：python字符串\列表中查找出某个值且对应的下标1、字符串中查找值和对应的下标a="123yui78y8y67tuy"printre.findall("y",a)#查找出在a包含的字符串中所有的y值print[ifori,xinenumerate(a)ifx=='y']#查找出a包含的y...
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1.数组的索引我用的是iloc函数。导入数据是data，索引data.iloc[i,j]，i代表行，j代表列。如果要索引i行之后的所有行元素，使用data.iloc[i:,j],i行之前的所有行，使用data.iloc[:i,j]。2.数组的拼接可以使用append函数。np.apend(a,b),a和b为待拼接的数组。由于我需要把一维数组按行拼接成二维数组，选择vstack函数，可以实现垂直方向的拼接。np.vstack((a,b))3.数组删除一行或多行元素我用的是drop函数。data.drop([i])，代表删...
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用numpy创建一个array列表使用numpy的where方法寻找该数组下的某个值返回数据是对应的下标该下标被包裹在一个tuple和一个list中。我们可以用a[0][0]轻松取出来：补充：python如何获取列表中每个元素的下标位置第一种方法foriinrange(len(numbers)):print('({0},{1})'.format(i,numbers[i]))第二种方法使用enumerate函数numbers=[10,29,30,41]forindex,valueinenumerate(numbers):print(index,value)第三种也是最有...
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首先我们载入一张灰度图片，一般灰度图片像素为0-255.可以发现该图片的最大像素为254，最小像素为2。一般处理图片时会转化为double类型。我们将图片使用scipy保存为pgm格式。然后我们重新读取该图片信息。其像素值发生了变化，自动标准化到了0-255范围，最小值变为0，最大值变为255.所以，使用scipy保存图像时，加上2个参数，cmin和cmax。就可以了重新读取图片。结果正确补充：fromscipyimportmisc读取和保存图片fromscipyim...
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