一些个人笔记，持续更新ing

Posted 2022-03-22 挂科难

.as_matrix()已改为.values 注：values没有括号

列表查找：
import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4,5])
print(np.where(a<3))#查找小于3的元素的位置

(array([0, 1], dtype=int64),)

list.ravel()#ravel()方法将数组维度拉成一维数组
a=np.array([[1, 2], [2, 3]])
array([1, 2, 2, 3])

arr.reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列 （-1表示列数自动计算，d= ab /m ）
arr.reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列 （-1表示行数自动计算，d= ab /m ）

a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
array([[1, 1],
[2, 2],
[3, 3]])
np.insert(a, 1, 5)
array([1, 5, 1, …, 2, 3, 3])
np.insert(a, 1, 5, axis=1) # 在a中在第一列插入值为5的一列，aixs=1为列
array([[1, 5, 1],
[2, 5, 2],
[3, 5, 3]])

numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。
例：
one_dim_array = np.array([1, 4, 5, 3, 7, 2, 6])
print(np.argmax(one_dim_array))
out：
4 # 最大值为7，索引为4

zip函数：
例：
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

a_b_zip = zip(a, b)  # 打包为元组的列表,而且元素个数与最短的列表一致
print("type of a_b_zip is %s" % type(a_b_zip))  # 输出zip函数的返回对象类型
a_b_zip = list(a_b_zip)  # 因为zip函数返回一个zip类型对象，所以需要转换为list类型
print(a_b_zip)

OUT：
type of a_b_zip is <class ‘zip’>
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] # 索引为0的组成一个元组

map函数：
map(function,iterable,…)
第一个参数接受一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。
del square(x):
return x ** 2

map(square,[1,2,3,4,5])

结果如下:
[1,4,9,16,25]

求10的0.065次方np.power(10,0.065)

reshape函数：
b = a.reshape(4,2)与b = np.reshape(a,4,2)等价

np.concatenate((a, b), axis=0)
axis=0 按照行拼接。
axis=1 按照列拼接。
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]]) #b是一个二维array
np.concatenate((a, b), axis=0) #按照行拼接
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])

np.concatenate((a, b.T), axis=1) #按照列拼接
array([[1, 2, 5],
[3, 4, 6]])

unique()：返回参数数组中所有不同的值，并按照从小到大排序
.index

assert就是一个断言函数。
什么是断言函数：不满足条件则直接触发异常，不必执行接下来的代码

split
参考：
一个参数
a=“my name is zhangkang”
b=“my\\nname\\nis\\nzhangkang”
c=“my\\tname\\tis\\tzhangkang”

a=a.split()
b=b.split()
c=c.split()

print(a)
print(b)
print©

输出：
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]

俩参数：
d=“my,name,is,zhangkang”
e=“my;name;is;zhangkang”
f=“my-name-is-zhangkang”

d=d.split(",")
e=e.split(";")
f=f.split("-")

print(d)
print(e)
print(f)

输出：
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]
[‘my’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’]

仨参数:
a=“My,name,is,zhangkang,and,I,am,a,student”
b1=a.split(",",1)
b2=a.split(",",2)
b8=a.split(",",8)
b9=a.split(",",9)

print(b1)
print(b2)
print(b8)
print(b9)

输出：
[‘My’, ‘name,is,zhangkang,and,I,am,a,student’]
[‘My’, ‘name’, ‘is,zhangkang,and,I,am,a,student’]
[‘My’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’, ‘and’, ‘I’, ‘am’, ‘a’, ‘student’]
[‘My’, ‘name’, ‘is’, ‘zhangkang’, ‘and’, ‘I’, ‘am’, ‘a’, ‘student’]

argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

conda list #查看已经安装的库
conda info --env # 查看已经安装的环境 conda env list
conda --version # 查看conda版本 conda -V
conda activate xxx
conda create -n name python=x.x
conda remove -n name --all

ffmpeg –i xxx.mp4 –r 1 –y xxx_%06d.png，

tensorboard --logdir=./(当前路径)

isinstance的用法是用来判断一个量是否是相应的类型，接受的参数一个是对象加一种类型。示范代码如下：

a = 1

print(isinstance(a,int))

print(isinstance(a,float))

返回 True False

set nu
17，24 copy 25

安装包 pip install 包名 --user
卸载包pip uninstall 包名 -y
查看CPU状态： df -h

ssh -l name ip 端口

ffmpeg -i input.mp4 -vcodec mpeg4 output.mp4

ssh 到指定端口 ssh -p xx user@ip xx 为 端口号 user为用户名 ip为要登陆的ip

import cv2
print(cv2.version)

pip install --upgrade 要升级的包名

out = torch.unsqueeze(out,dim=0)

python输出百分比：
print(’:.0%’.format(0.35)) # 0表示不保留小数
输出前面补零
print(’:0>2::0>2::0>2’.format(hours, minutes, seconds))

ubuntu：111111

root,test:admin506

查看所用用户 compgen -u
cat /etc/passwd

math.jcb 求最大公约数

netstat -aptn #查看所有开启的端口
netstat -an

np.exp2(x) 计算所有x作为数组元素计算2 ** x
例如：
in：np.exp2([1,2,3,4])
out：array([ 2., 4., 8., 16.])

os._exit()会直接将python程序终止，之后的所有代码都不会继续执行。
sys.exit()会引发一个异常：SystemExit，如果这个异常没有被捕获，那么python解释器将会退出。如果有捕获此异常的代码，那么这些代码还是会执行。

池化中的ceil_mode=False当剩余的像素不足滤波器大小，是否仍对这些像素进行运算。

numpy 取消科学计数法和完整输出
import numpy as np

np.set_printoptions(suppress=True)

suppress=True 取消科学记数法

n, m = (int(x) for x in input().split(" "))

注意：
dp = [[2,2]*2]*3
dp = [[2,2]*2 for i in range(3)]
不等价

查找列表中的内容，设a为list
a.index(value) #value要查找的值，返回值所在的index

output.view(218, 178, 3) == output.view((218, 178, 3))