本篇文章给大家谈谈python深度学习主题案例,以及对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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Python可以用来做什么有趣的事情?
1、处理数据 Excel整理数据功能虽然很强大,但在Python面前,曾经统治职场的它也的败下阵来。因为Python在搜集数据整理分析数据的过程中更加便捷,通过几行代码还可以实现自动化操作。
2、python语言可以用来做许多事,常见的一般有web开发、爬虫开发、人工智能以及游戏开发和构建桌面软件等等。python是什么 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。
3、Web开发。Python可以用来做网站,而且更快捷和高效。Django和Flask等基于Python的Web框架,在Web开发中非常流行。爬虫。
4、网络接口:能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
5、网站开发:网站开发即Web开发,Python是一种解释型的脚本语言,无需编译,开发效率高,语法相对简单,非常适合做web开发及入门,常用的web开发框架有Django、Flask、Tornado 等。
Python数据分析案例-药店销售数据分析
1、在导入数据时为了防止导入不进来,会强制所有数据都是object类型,但实际数据分析过程中“销售数量”,“应收金额”,“实收金额”,这些列需要浮点型(float)数据,“销售时间”需要改成时间格式,因此需要对数据类型进行转换。
2、接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据,Python支持从多种类型的数据导入。
3、在第一步和第二步,我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科学计算,pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面,主要包括Stat***dels和Scikit-learn两个库。
4、利用python进行数据分析 链接: ***s://pan.baidu***/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ ?pwd=3nfn 提取码: 3nfn 本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。
Python深度学习之图像识别
1、前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络,并对未知图像进行预测。
2、import ImageFilter2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)3 imfilter.show()4 序列图像。即我们常见到的动态图,最常见的后缀为 .gif ,另外还有 FLI / FLC 。
3、OpenCV OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说,OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口,同时它不仅支持Python,还支持Java和Matlab。
4、EasyOCR像任何其他OCR(谷歌的tesseract或任何其他OCR)一样从图像中检测文本,但在我使用它的参考资料中,我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法,而且高端深度学习库(pytorch)在后端支持它,这使它的准确性更可靠。
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