更改“R”、“G”和“B”的值并将其应用于原始图像以获得所需的色调。以下是一个使用 scikit-learn 实现相同功能的 Python 程序。Scikit-learn，通常称为 sklearn，是 Python 中用于实现机器学习算法的库 - 示例 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data from skimage import color path = "puppy_1.jpg 文件路径" orig_img = io.imread(path) grayscale_img = rgb2gray(orig_img) image = color.gray2rgb(grayscale_img) red_multiplier = [0.7, 0, 0] yellow_multiplier = [1, 0.9, 0] fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4), sharex=True, sharey=True) ax1.imshow(red_multiplier * image) ... 阅读更多

滞后指的是结果的滞后效应。关于阈值，滞后指的是高于特定低阈值或高于高阈值的区域。它指的是本质上高度自信的区域。借助滞后，可以忽略图像中物体边缘外的噪声。让我们看看如何使用 scikit-learn 库实现滞后阈值：示例 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data, filters fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) orig_img = data.coins() edges = filters.sobel(orig_img) low = 0.1 high = 0.4 lowt = (edges > low).astype(int) hight ... 阅读更多

数据预处理指的是数据清洗、去除无效数据、噪声、用相关值替换数据等等。这并不总是指文本数据；它也可能是图像或视频处理。数据预处理基本上指的是将所有数据（从各种资源或单个资源收集）收集到通用格式或统一数据集（取决于数据类型）的任务。由于现实世界中的数据永远不会是理想的，因此数据可能存在缺失单元格、错误、异常值、列不一致等等。有时，图像可能无法正确地... 阅读更多

构建回归模型时，会检查多重共线性。这是因为我们需要了解所有不同连续变量组合之间存在的相关性。如果变量之间存在多重共线性，我们必须确保将其从数据中移除。现实世界中的数据通常是非线性的。我们需要找到拟合此类非线性数据到模型的机制。我们将使用 Anscombe 的数据集来可视化此数据。“implot”函数与非线性数据一起使用 - 示例 import pandas as pd import seaborn as sb from matplotlib import pyplot as plt my_df = sb.load_dataset('anscombe') sb.lmplot(x ... 阅读更多

SciPy 可用于确定两个值的排列和组合。“SciPy”中的“special”类中存在一个名为“perm”的函数。 “perm”函数语法 scipy.special.perm(N, k)下面显示了对一组值执行排列的示例示例实时演示 from scipy.special import perm my_permute = perm(6, 2, exact = True) print("6 和 2 的排列是") print(my_permute)输出6 和 2 的排列是 30解释导入所需的库。将参数传递给计算值的“perm”函数。将值分配给变量。此变量显示在控制台上。在 SciPy 中计算两个值的组合SciPy 中的“comb”函数用于计算两个值的组合。 “comb”函数的语法 scipy.special.comb(N, k, exact = True)下面显示了如何计算组合的示例... 阅读更多

构建回归模型时，会检查多重共线性。这是因为我们需要了解所有不同连续变量组合之间存在的相关性。如果变量之间存在多重共线性，我们必须确保将其从数据中移除。这就是“regpot”和“implot”函数发挥作用的地方。它们有助于可视化线性回归中变量之间的线性关系。“regplot”函数接受各种格式的变量“x”和“y”的值，包括 numpy 数组、pandas 系列对象、对 pandas 数据框中变量或值的引用。另一方面，“... 阅读更多

Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级界面。构建回归模型时，会检查多重共线性。这是因为我们需要了解所有不同连续变量组合之间存在的相关性。如果变量之间存在多重共线性，我们必须确保将其从数据中移除。这就是“regpot”和“implot”函数发挥作用的地方。它们有助于可视化线性回归中变量之间的线性关系。“regplot”函数接受各种格式的变量“x”和“y”的值，包括... 阅读更多

barplot 函数建立分类变量和连续变量之间的关系。数据以矩形条的形式表示，其中条的长度表示该特定类别中数据的比例。点图类似于条形图，但不是表示填充条，而是用另一个轴上的特定高度的点表示数据点的估计值。可以使用分类散点图或使用 pointplot 或称为 factorplot 的更高级函数的两个单独的图来可视化分类数据。factorplot 函数绘制... 阅读更多

条形图函数建立了类别变量和连续变量之间的关系。数据以矩形条的形式表示，其中条形的长度表示该特定类别中数据的比例。点图类似于条形图，但它不表示填充条，而是用特定高度的点在另一条轴上表示数据点的估计值。可以使用分类散点图或借助点图或称为factorplot的高级函数绘制两个单独的图来可视化分类数据。factorplot函数绘制一个... 阅读更多

Seaborn是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。当需要处理的变量本质上是分类变量时，无法使用通用散点图、直方图等。这时就需要使用分类散点图。诸如“stripplot”、“swarmplot”之类的绘图用于处理分类变量。“stripplot”函数用于至少一个变量是分类变量的情况。数据沿其中一个轴以排序的方式表示。“stripplot”函数语法seaborn.stripplot(x, y, data, …)让我们看看如何使用“stripplot”函数来... 阅读更多