python ・ L'ensemble est utilisé pour rechercher des listes en double.
-Les coordonnées peuvent être exprimées par quotient (ligne) et reste (colonne).
-Vérifiez la référence de la fonction avec shift + tab.
-_ Contient la dernière valeur de retour exécutée.
numpy ・ Np.uint8 (non signé, entier, 8 bits) 0~255 Utilisé pour les données d'image, etc.
・ Np.float32 Utilisé lors de l'enregistrement des données utilisées pour l'apprentissage automatique.
・ Np.float64 Utilisé lors de l'apprentissage d'un modèle.
・ Np.expand_dims Augmentez les dimensions du ndarray.
・ Np.squeeze Réduisez les dimensions du ndarray.
・ Flattern Rendre le tableau unidimensionnel.
・ Np.arange (démarrage, arrêt, étape) Avec gamme.
・ Np.linspace (démarrage, arrêt, num) Créez une liste de nombres de début à fin séparés par des nombres.
・ Np.logspace (démarrage, arrêt, num, base = 10) Calculez la puissance de la base en divisant le nombre du début à la fin par le nombre de num.
・ Np.zeros (), np.ones (), np.eyes () Tous les éléments sont 0, tous les éléments sont 1 et tous les éléments diagonaux sont 1.
・ Np.random.random () Spécifiez au hasard un nombre de 0 à 1.
・ Np.aléatoire.seed () Générez des nombres aléatoires.
・ Np.random.randn () Générer des valeurs à partir de la distribution normale standard (moyenne 0, variance 1).
・ Np.random.normal (moyenne, écart-type) Générer des valeurs à partir de la distribution normale (moyenne, écart type).
・ Np.random.randint (faible, élevé) Générez aléatoirement des valeurs au-dessus du bas et en dessous du haut Moins que faible, voire faible.
・ Np.random.choice (liste) Obtenez une valeur aléatoire dans la liste spécifiée.
・ Argmax (), argmin () Obtenez l'index de la valeur maximale et de la valeur minimale.
・ Différence entre la médiane et la moyenne Valeur médiane: le calcul prend du temps car le tri est nécessaire. Fort contre les valeurs aberrantes.
· Temps temps () Mesurez le temps.
・ 68-95-99.7 règles Probabilité que les données soient incluses dans l'écart type ± 1,2,3 par rapport à la moyenne (distribution normale).
・ Np.clip (tableau, min, max) Convertissez min ou moins en min et max ou plus en max.
・ Np.where (condition, vrai, faux) Si True pour la condition, convertissez-la en valeur spécifiée pour true et si False, convertissez-la en valeur spécifiée pour false.
・ .Tous (). Tout () Jugez si toutes les conditions sont vraies ou même une seule est vraie.
・ Np.unique (tableau, return_count = True) Renvoie un élément unique et chaque décompte.
・ Np.bincount () Renvoie un nombre de 0,1,2,3 ...
・ Np.concaténat () Concaténer le tableau.
・ Np. pile () Créez un nouvel axe et concaténez. Axis = -1 est souvent utilisé.
・ Np.transpose (), .T Translocation.
・ Np.save (chemin, tableau), np.load (chemin) Enregistrez et chargez la matrice.
・ Np.save (chemin, dictionnaire) .np.load (chemin, allow_pickle = True) [()] Enregistrez et chargez le dictionnaire.
pandas ・ Pd.set_options ("display.max_columns (rows)", num) Spécifiez le nombre de lignes et de colonnes à afficher.
· .Décris () Afficher les statistiques numériques.
· .Colonnes () Affichez une liste de colonnes.
・ Remplacer = Vrai Mise à jour du bloc de données d'origine.
・ Reset_index (drop = True) Attribuez à nouveau l'index. Remplacez l'index d'origine.
・ Set_index (nom de la colonne) Définissez la colonne spécifiée comme index.
・ Dropna (sous-ensemble = [nom de la colonne]) Supprimé la ligne où la colonne spécifiée est nan.
・ Df [np.isnan (df ["colonnes"])], df [df ["colonnes"]. Isna ()] Obtient la ligne où la colonne spécifiée est nan.
· Df.groupby ("colonnes"). Statistiques Affichez les statistiques regroupées par la colonne spécifiée.
・ Pd.concat (df1, df2, axe) Combinez les blocs de données dans la direction de l'axe spécifié.
・ Df1.merge (df2, comment, marche, droite_on, gauche_on, suffixes) Combinez les blocs de données avec la méthode de combinaison et la clé spécifiées.
・ Unique () Obtenez uniquement des valeurs uniques.
・ Nunique () Obtenez le nombre de valeurs uniques.
・ Value_counts () Obtenez le nombre d'enregistrements de chaque valeur.
・ Sort_values (par) Trier les données par colonne spécifiée.
・ Appliquer (fonction) Appliquez la fonction à chaque ligne.
・ Iterrows () Générez une itération qui renvoie l'index et la série.
matplotlib ・% Matplotlib en ligne Peut être dessiné sur jupyter.
・ Plt.plot (x, y) Dessinez un graphique sur les axes x et y.
・ Étiquette Plt.x (y) () Afficher l'étiquette.
・ Plt.title () Montrer le titre.
・ Plt.legend () Afficher les précédents.
・ Plt.x (y) ticks Affichez les graduations spécifiées.
-Plt.subplot (ligne, colonne, index) Dessinez plusieurs graphiques en spécifiant des lignes, des colonnes et des index.
・ Plt.figure () fig=plt.figure() ax1 = fig.add_subplot (ligne, colonne, index)
・ Plt.subplots (ligne, colonne) fig, axes = plt.subplots (ligne, colonne) axes[0].plot(x,y)
・ Plt.scatter (), plt.hist (), plt.bar (), plt.boxplot () Dessinez des graphiques en nuage de points, des histogrammes, des graphiques à barres et des moustaches. plt["columns"].value_count().plot(kind="bar")
seaborn ・ Sns.distplot (tableau, norm_hist, kde) Affichez l'histogramme. La fonction de densité de probabilité est affichée par défaut dans KDE.
· Estimation de la densité du noyau (KDE) Une méthode pour estimer la fonction de densité de probabilité.
・ Sns.jointplot () Affichez un diagramme de dispersion de deux variables. Chaque histogramme est également affiché. Affichez la ligne de régression avec kind = "reg".
・ Sns.pairplot () Affichez un diagramme de dispersion de tous les éléments numériques. Code couleur par teinte.
・ Sns.barplot (x = variable catégorielle, y = item numérique, data = df) La valeur moyenne de y de x est affichée sous forme de graphique à barres. Afficher l'intervalle de confiance à 95%.
・ Graphique de comptage Sns (x) Afficher le nombre de variables spécifiées.
・ Sns.boxplot (x, y) Afficher le diagramme des moustaches de la variable spécifiée
・ Sns.violinplot (x, y) Affichez la densité de distribution de la variable spécifiée.
・ Sns.swarmplot (x, y) Affichez la distribution réelle de la variable spécifiée.
・ Corr () Affichez le coefficient de corrélation.
・ Sns.heatmap (df.corr (), annot = True, cmap = "coolwarm") Affichez la carte thermique de la table de corrélation.
・ Sns.set (contexte, style, palette) Changez le style de seaborn.
OpenCV ・ Cv2.imread () Lisez le fichier image avec ndarray.
・ Plt.imshow () Afficher ndarray sous forme d'image. Affiché dans BGR.
・ Cv2.cvtColor (im, cv2.COLOR_BGR2RGB) Conversion de BGR en RVB.
・ Cv2.imwraight () Enregistrez ndarray en tant qu'image.
・ Binarisation ① Spécifiez le seuil et binarisez cv2.threshold (ndarray, seuil, 255, CV2.THRESH_BINARY) ② Binarisation d'Otsu cv2.threshold (ndarray, seuil, 255, CV2.THRESH_BINARY + CV2.THRESH_OTSH) Le seuil est défini automatiquement. Appliquez une analyse de discrimination linéaire (LDA) aux images. ③Adaptive Thresholding cv2.adaptiveThreshold (ndarray, 255, cv2.ADAPTIE_THRESH_MEAN_C, CV2.THRESH_BINARY, taille, constante) Le seuil est utilisé en soustrayant la constante de la moyenne des valeurs de luminosité moyennes dans la plage spécifiée.
glob Obtenez une liste des chemins de fichiers.
os&pathlib · Chemin Créez un objet chemin. Utilisé comme itérateur.
・ Os.path.split () Démonté en tête et en queue.
・ Os.path.join () Concaténez le chemin du dossier et le nom du fichier.
・ Os.path.exists () Vérifiez l'existence d'un fichier ou d'un répertoire.
・ Os.makedirs () Créez un dossier.
tqdm ・ Tqdm (itérateur, total = len (df)) Afficher la barre de progression.
nibabel ・ Nib.load () Obtenez l'image de Nifty.
・ Get_fdata () Obtenez le ndarray de l'image.
multiprocessing ・ Carte (func, iter) Renvoie un iter avec func appliqué à iter.
・ Cpu_count () Vérifiez le nombre de cœurs physiques du processeur pouvant être utilisés.
・ Pool.map (), Pool.imap () Appliquer la fonction de carte dans le traitement parallèle. map () renvoie une liste et imap () renvoie un iter.
・ Pool.imap_unordered () Retournez dès que le traitement est terminé.
· Zip *: français () Renvoie les éléments de plusieurs objets itérables dans un taple.
・ P.close (), p.join () Traitement parallèle terminé.
・% Load_ext autoreload,% autoreload 2 Refléter les changements dans d'autres fichiers. ・ Rollaxis (tableau, axe, début) Insère l'axe spécifié dans la position spécifiée par start.
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