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B样条函数python b样条函数拟合matlab( 三 )

IT技术Unicodeencod


for j in items.keys():
if i == j:
continue
C[i][j] += 1 / math.log(1+len(items)*1.0)
W = dict()
for i,related_items in C.items():
for j,cij in related_items.items():
W[i][j] = cij / math.sqrt( N[i] * N[j])
return W
def Recommend(train,user_id,W,K):
rank = dict()
ru = train[user_id]
for i,pi in ru.items():
for j,wj in sorted(W[i].items,key=itemgetter(1),reverse=True)[0:K]:
if j in ru:
continue
rank[j] += pi*wj
return rank
r语言的bs()对应python里的哪个的函数？R语言B样条函数python的bs()函数是用于生成B样条基函数B样条函数python的 。Python里没有完全对应B样条函数python的函数B样条函数python，但是可以使用scipy.interpolate包中B样条函数python的BSpline类或splrep和splev函数来实现类似的功能 。
10 个 Python 图像编辑工具以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法 。
-- Parul Pandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分 。但只有经过处理和分析，提高图像的质量 ， 从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据 。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提?。煌枷窕指矗灰约巴枷袷侗鸬鹊?。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择 。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具 。
下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库 ， 它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法 。
scikit-image 是一个结合 NumPy 数组使用的开源 Python 工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序 。即使是对于刚刚接触 Python 生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库 。同时它的代码质量也很高 ， 因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了 同行评审(peer review) 。
scikit-image 的 文档 非常完善，其中包含了丰富的用例 。
可以通过导入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到 。
图像滤波(image filtering)：
使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：
在 展示页面 可以看到更多相关的例子 。
NumPy 提供了对数组的支持，是 Python 编程的一个核心库 。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准 NumPy 数组 ， 因此可以通过一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑 。通过 NumPy 数组存储的图像也可以被 skimage 加载并使用 matplotlib 显示 。
在 NumPy 的 官方文档 中提供了完整的代码文档和资源列表 。
使用 NumPy 对图像进行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一样，SciPy 是 Python 的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理 。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模块，它提供了在 n 维 NumPy 数组上的运行的函数 。SciPy 目前还提供了 线性和非线性滤波(linear and non-linear filtering)、 二值形态学(binary morphology)、 B 样条插值(B-spline interpolation)、 对象测量(object measurements)等方面的函数 。
在 官方文档 中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表 。
使用 SciPy 的 高斯滤波 对图像进行模糊处理：
PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库 ， 它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持 。但在 2009 年之后 PIL 就停止发布新版本了 。幸运的是，还有一个 PIL 的积极开发的分支 Pillow ，它的安装过程比 PIL 更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持 Python 3 。Pillow 包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等 。

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