import cv2 import numpy as np print('loading ...') def showpiclocation(myimg, myimg1): # 定义定位函数 # 定位图片 h,w = myimg.shape # 返回img的第二维度长度---宽度 fh,fw = myimg1.shape # 返回img的第一维度长度---高度 findpt = None for now_h in range(0, h - fh): for now_w in range(0, w - fw): comp_tz = myimg[now_h:now_h + fh, now_w:now_w + fw, :] - myimg1 if np.sum(comp_tz) < 1: findpt = now_w, now_h print(".") if findpt != None: cv2.rectangle(myimg, findpt, (findpt[0] + fw, findpt[1] + fh), (0, 0, 255)) # opencv函数画矩形 else: print("Target image not found!") return myimg fn = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/金城武.png' fn1 = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/小金城武.png' #fn2 = 'pictestt2.png' myimg = cv2.imread(fn) myimg1 = cv2.imread(fn1) #myimg2 = cv2.imread(fn2) myimg = showpiclocation(myimg, myimg1) #myimg = showpiclocation(myimg, myimg2) cv2.namedWindow('img') cv2.imshow('img', myimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()代码报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，请说明原因并改正

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes....

import numpy as np(2).py

import cv2 import os import numpy as np from numpy.linalg import norm import tensorflow as tf import json import tensorflow.compat.v1 as tf

你这段代码有一些问题，首先import语句应该每个单独一行，其次缺少了一些必要的语法，比如函数定义等。我这里给你一个基本的框架，你可以在此基础上进行修改和完善： python import cv2 import os import numpy ...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(r"kaggle\working\Out\2_t.png") ## displaying data loaded by our function print(img)

import numpy as np img = cv2.imread("kaggle/working/Out/2_t.png") # 读取图片，注意路径使用正斜杠 print(img) # 打印读取的数据这段代码需要 numpy 和 OpenCV 两个库的支持，如果你没有安装这两个库...

import numpy as np print(np.arrangr(1,11)

import numpy as np是在Python中导入名为numpy的库，as np是为了方便在代码中使用别名np来代替numpy。print(np.arrange(1,11))是在调用numpy库中的arange函数来生成一个从1到10的数组。arange函数的第一个参数是起始...

扩写代码，列出曲率最大的八个点的横坐标：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义导数 def df(x): return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2) - (np.pi / 3) * np.sin(np.pi * x / 3) # 定义二阶导数 def ddf(x): return - (np.pi**2 / 4) * np.sin(np.pi * x / 2) - (np.pi**2 / 9) * np.cos(np.pi * x / 3) # 定义曲率 def curvature(x): return np.abs(ddf(x)) / (1 + df(x)2)1.5 # 定义横坐标范围 x = np.linspace(-2, 14, 1000) # 绘制函数图像 plt.plot(x, f(x)) # 计算曲率 k = curvature(x) # 找到曲率最大值对应的横坐标 x_max = x[np.argmax(k)] # 绘制曲率图像 plt.plot(x, k) # 绘制曲率最大值对应的点 plt.plot(x_max, curvature(x_max), 'ro') # 显示图像 plt.show() print("最大曲率坐标点为：", x_max)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义导数 def df(x): return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2) - (np....

扩写代码，按函数曲率由大到小的顺序，取九个点，并显示九个点的横坐标：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义导数 def df(x): return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2) - (np.pi / 3) * np.sin(np.pi * x / 3) # 定义二阶导数 def ddf(x): return - (np.pi2 / 4) * np.sin(np.pi * x / 2) - (np.pi2 / 9) * np.cos(np.pi * x / 3) # 定义曲率 def curvature(x): return np.abs(ddf(x)) / (1 + df(x)2)1.5 # 定义横坐标范围 x = np.linspace(-2, 14, 1000) # 绘制函数图像 plt.plot(x, f(x)) # 计算曲率 k = curvature(x) # 找到曲率最大值对应的横坐标 x_max = x[np.argmax(k)] # 绘制曲率图像 plt.plot(x, k) # 绘制曲率最大值对应的点 plt.plot(x_max, curvature(x_max), 'ro') # 显示图像 plt.show() print("最大曲率坐标点为：", x_max)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义导数 def df(x): return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2)...

import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize # 添加优化模块 #样本点 X1 = -1. X2 = 2. X1 = -1. X2 = 2. #构造似然函数 def likelihood(r): coef = 1. / (2. * np.pi * np.sqrt(1. - r2)) exp_term = -0.5 * (X1_2 + X2_2 - 2rX1*X2) / (1.0 - r**2) return coef * np.exp(exp_term) #最大化似然函数，得到r的最大似然估计值 result = minimize(lambda x: -likelihood(x), 0.) # 优化目标函数 r_mle = result.x print("r的最大似然估计值：", r_mle)优化这段代码，并解释每行意思

import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize # 定义两个样本点 X1 = -1. X2 = 2. # 构造似然函数 def likelihood(r): r2 = r**2 X1_2 = X1**2 X2_2 = X2**2 ...

import numpy as np 已知 x = np.arange(-50,51) 请定义sigmod函数, 利用sigmod函数，生成数组y，y的元素为x的每个元素的sigmod函数值。绘制x，y折线图

import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.arange(-50, 51) y = sigmoid(x) 接着，可以使用 Matplotlib 的 plot 函数绘制x，y折线图： python import matplotlib....

运行import numpy as np之后，我们在调用numpy内置函数时，用np.加函数名即可

是的，运行import numpy as np之后，我们可以使用np.加函数名的方式来调用numpy内置函数，例如： python import numpy as np # 创建一个3x3的矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 计算矩阵的行列...

设计一个函数def triangle(n):，输出n行杨辉三角形将下面的完整代码写在答题框内(注释可以省略) import numpy as np # 是否使用numpy模块均可 def triangle(n): # 补充函数代码

import numpy as np def triangle(n): res = [] for i in range(n): row = [1]*(i+1) # 初始化当前行的值均为1 for j in range(1, i): # 第一列和最后一列的值均为1，不需要计算 row[j] = res[i-1][j-1] + ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def step_fun(x): #先把array转为int return np.array(x>0,dtype=np.int) x=np.arange(-5.0,5.0,0.1) y=step_fun(x) plt.plot(x,y) plt.ylim(-0.1,1.1)#设置y轴范围 plt.show()

这是一个Python代码段，用于导入NumPy和Matplotlib库，并定义了一个名为step_fun的函数。该函数接受一个参数x，并返回一个阶跃函数的值。阶跃函数是一个在某个点上突然跃升或下降的函数，通常用于模拟离散事件的发生...

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

import numpy as np # 生成 100 个随机数 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) # 绘制散点图 plt.scatter(x,y) # 显示图形 plt.show() # 注释：上述代码使用 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块生成...

import numpy as np np.sum(pd.isnull(data))#pd.isnull用来判断是否有空值如何打印结果

import numpy as np import pandas as pd # 假设data是一个DataFrame对象 result = np.sum(pd.isnull(data)) print(result) 其中，result变量存储了空值数量的计算结果，print(result)用于将这个结果打印...

以下代码总是提示错误ZeroDivisionError: float division by zero，怎么解决import numpy as np from scipy.optimize import minimize_scalar # 定义似然函数 def likelihood(r): return -np.log(2 * np.pi) - 0.5 * np.log(1 - r**2) - 0.5 * (1**2 - 2 * r * 1 * 2 + 22)/ (1 - r2) bounds = (0.5, 0.7) # 最大似然估计 result = minimize_scalar(lambda r: -likelihood(r),method='brent',bounds=bounds) print(result)这段代码总是提示错误

return -np.log(2 * np.pi) - 0.5 * np.log(1 - r**2 + 1e-10) - 0.5 * (1**2 - 2 * r * 1 * 2 + 2**2)/ (1 - r**2 + 1e-10) bounds = (0.5, 0.7) # 最大似然估计 result = minimize_scalar(lambda r: -...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image im=np.array(Image.open(r"C:\Users\augus\Desktop\2.png")) n=int(im.size/3 ) hd=[] print(im.shape)

第二行使用numpy中的array函数将一张图片读入并转化为numpy数组。第三行计算了该图片的像素点数目，即size除以3（因为该图片是RGB彩色图像，每个像素点由3个通道组成）。第四行定义了一个空列表hd。第五行打印了该...

import matplotlib.pyplot as plt from pyswarm import pso import numpy as np def f(x): x1, x2 = x return 3 * np.cos(x1 * x2) + x1 + x2**2 lb = [-4, -4] ub = [4, 4]

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyswarm import pso # 定义适应度函数 def f(x): x1, x2 = x return 3 * np.cos(x1 * x2) + x1 + x2**2 # 定义函数的取值范围 lb = [-4, -4] ub = [4,...

import numpy as np import cProfile # 定义计算矩阵逆矩阵的函数 def inv(matrix): # 实现逆矩阵计算的代码 ... # 生成10000个随机矩阵 matrices = [np.random.rand(10, 10) for i in range(10000)] # 定义列表用于保存计数器值 counts = [] # 对每个矩阵进行调试，并将计数器值添加到列表中 for matrix in matrices: count = 0 cProfile.run('inv(matrix)') counts.append(count) # 计算平均操作次数 avg_count = sum(counts) / len(counts) print(avg_count)

import numpy as np import cProfile # 定义计算矩阵逆矩阵的函数 def inv(matrix): global count count += 1 # 实现逆矩阵计算的代码 ... # 生成10000个随机矩阵 matrices = [np.random.rand(10, 10) for i ...

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def step_fun(x): #先把array转为int return np.array(x>0,dtype=np.int) x=np.arange(-5.0,5.0,0.1) y=step_fun(x) plt.plot(x,y) plt.ylim(-0.1,1.1)#设置y轴范围 plt.show()

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

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