来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数...

本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能，保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程，也可作为快速备查手册。...

对于第三方依赖包较多的项目（比如需要import torch,tensorflow,cv2,numpy,pandas,geopy等等）而言，这里最好打包的方式是只将属于自己的代码转成C++，不管这些大型的第三方包！...

今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。...

Python 本身是一门运行较慢的语言，因此对于计算场景，最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库：比如 Numpy 和 Scipy。但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的...

来源丨Python之王 Python爬取天气数据及可视化分析 说在前面 天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中reque...

Numpy和Pandas的区别Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。但注意这不是说Numpy就处理不了二维数据，它...

长久以来，在使用matplotlib进行绘图时，一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样，向图像中插入整段的混合风格富文本内容，譬如下面的例子：

基于Python中诸如matplotlib等功能丰富、自由度极高的绘图库，我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品，关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了。...

matplotlib作为Python生态中最流行的数据可视化框架，虽然功能非常强大，但默认样式比较简陋，想要制作具有简洁商务风格的图表往往需要编写众多的代码来调整各种参数。...