基本库

TensorFlow2.1入门学习笔记(3)——Pillow数字图像处理

在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础,对numpy,matplotlib等库有基本的了解,笔者还是AI小白,通过写博客来记录自己的学习过程,同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学:神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战,北京大学:人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始,需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程

TensorFlow2.1入门学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化

在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础,对numpy,matplotlib等库有基本的了解,笔者还是AI小白,通过写博客来记录自己的学习过程,同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学:神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战,北京大学:人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始,需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程 数据可视化: 数据分析阶段:理解和洞察数据之间的关系 算法调试阶段:发现问题,优化算法 项目总结阶段:展示项目成果 Matplotlib:第三方库,可以快速生成高质量图表 安装Matplotlib库 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib 导入Matplotlib库 import matplotlib as plt #可用pyplot库绘制平面图,常用import matplotlib.pyplot as plt导入 1.常用函数 figure对象:创建画布 pit.figure(figsize=(3,2),facecolor="green") #创建画布 plt.plot() #绘制空白图形 plt.show() #显示绘图 subplot()函数——划分子图 subplot(行数,列数,子图序号) 例:将画布划分为2x2的子图区域,并绘制3个子图

TensorFlow2.1入门学习笔记(1)——Numpy科学计算库

在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础,对numpy,matplotlib等库有基本的了解,笔者还是AI小白,通过写博客来记录自己的学习过程,同时对所学的东西进行总结。主要学习资料西安科技大学:神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战,北京大学:人工智能实践Tensorflow笔记。博客从tf常用的库开始,需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程 1.多为数组的形状(Shape) 描述数组的维度,以及各维度内部元素个数 一维数组 shape:(5,) 描述某位同学5门课程的成绩: 二维数组 shape:(30,5) 描述某个班30位同学5门课成绩: 三维数组 shape:(10,30,5) 描述某个学校10个班30位同学5门课成绩: 四维数组 shape:(5,10,30,5) 描述某个地区5所学校10个班30位同学5门课成绩: 五维数组 shape:(4,5,10,30,5) 描述某个某个国家4个地区5所学校10个班30位同学5门课成绩: 更高维以此类推 2.创建Nump 安装Numpy库 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy 导入Numpy库 import numpy as np import numpy import * #可直接调用库,但不推荐,容易和其他包冲突 创建数组 m = np.