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第1章计算机，程序和Python概论
了解计算机基础，程序和操作系统（§§1.2-1.4）。编写并运行一个简单的Python程序（§1.5）。解释Python程序的基本语法（第1.5节）。描述Python的历史（第1.6节）。解释了适当的编程样式和文档的重要性并提供了示例（第1.7节）。解释语法错误，运行时错误和逻辑错误之间的差异（§1.8）。使用Turtle（§1.9）创建一个基本的图形程序。
使用 Geomstats 进行 Python 几何学习简介
摘要 — 机器学习社区对微分几何的应用兴趣日益浓厚。然而，由于缺乏参考实现，相关几何计算的采用受到了阻碍。这种实现通常应允许用户：(i) 通过实践方法获得微分几何概念的直觉，而传统教科书通常不提供这种直觉；(ii) 无缝运行几何机器学习算法，而无需深入研究数学细节。为了解决这一问题，我们介绍了开源 Python 包 geomstats，并介绍了依赖于它的微分几何和几何机器学习算法（几何学习）的实践教程。代码和文档：github.com/geomstats/geomstats 和 geomstats.ai。
SunPy：用于太阳物理学的 Python 包
Stuart J. Mumford ∗ 1，2，3，Nabil Freij 4，Steven Christe 5，Jack Ireland 5，Florian Mayer 6，V。KeithHughitt 7，Albert Y. Shih 5，Daniel F. Ryan 8，5，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，daviderez-suárez9 IK 12，BrigittaSipőcz13，Rishabh Sharma 6，Andrew Leonard 3，David Stansby 14，Russell Hewett 15，Alex Hamilton 6，Laura Hayes 5，Asish Panda 6，Matt Earnshaw 6，Matt Earnshaw 6，Nitin Choudhary Choudhary 16，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Prateek Chanda Chanda 17 17，M.Chanda 17，M.Chanda 17，M.Md，M.D. Akramul Haque 18 , Michael S Kirk 11 , Michael Mueller 6 , Sudarshan Konge 6 , Rajul Srivastava 6 , Yash Jain 19 , Samuel Bennett 6 , Ankit Baruah 6 , Will Barnes 20 , Michael Charlton 6 , Shane Maloney 21 , Nicky Chorley 22 , Himanshu 6 , Sanskar Modi 6 , James Paul Mason 6 , Naman9639 6 , Jose Ivan Campos Rozo 23 , Larry Manley 6 , Agneet Chatterjee 24 , John Evans 6 , Michael Malocha 6 , Monica G. Bobra 25 , Sourav Ghosh 24 , Airmansmith97 6 , Dominik Stańczak 26 , Ruben De Visscher 6 , Shresth Verma 27 , Ankit Agrawal 6 , Dumindu Buddhika 6 , Swapnil Sharma 6 , Jongyeob Park 28 , Matt Bates 6 , Dhruv Goel 6 , Garrison Taylor 29 , Goran Cetusic 6 , Jacob 6 , Mateo Inchaurrandieta 6 , Sally Dacie 30 , Sanjeev Dubey 6 , Deepankar Sharma 6 , Erik M. Bray 6 , Jai Ram Rideout 31 , Serge Zahniy 5 , Tomas Meszaros 6 , Abhigyan Bose 6 , André Chicrala 32 , Ankit 6 , Chloé Guennou 6 , Daniel D'Avella 6 , Daniel Williams 33 , Jordan Ballew 6 , Nick Murphy 34 , Priyank Lodha 6 , Thomas Robitaille 6 , Yash Krishan 6 , Andrew Hill 6 , Arthur , 阿比盖尔·L·史蒂文斯 39, 40, 阿德里安·普莱斯-惠兰 41, 安巴尔·梅赫罗特拉 6, 阿尔谢尼·库斯托夫 6, 布兰登·斯通 6, 特朗·基恩·当 42, 伊曼纽尔·阿里亚斯 6, 菲昂拉格·麦肯齐·多佛 1, 弗里克·维斯特林格 36, 古尔山·库马尔 43, 哈什·马图尔 44, 伊戈尔·巴布施金 6, 杰伦·温比什 6, 胡安Camilo Buitrago-Casas 6 , Kalpesh Krishna 45 , Kaustubh Hiware 46 , Manas Mangaonkar 6 , Matthew Mendero 6 , Mickaël Schoentgen 6 , Norbert G Gyenge 47 , Ole Streicher 48 , Rajasekhar Reddy Mekala 6 , Rishabh Mishra 6 , Shashank Srikanth 43 , Sarthak Jain 6 , Tannmay Yadav 49 , Tessa D. Wilkinson 6 , Tiago MD Pereira 50, 51 , Yudhik Agrawal 12 , jamescalixto 6 , yasintoda 6 , 和 Sophie A. Murray 52
Python 数据科学速查表
转置数组 >>> i = np.transpose(b) 排列数组维度 >>> i.T 排列数组维度 更改数组形状 >>> b.ravel() 展平数组 >>> g.reshape(3,-2) 重塑，但不更改数据 添加/删除元素 >>> h.resize((2,6)) 返回形状为 (2,6) 的新数组 >>> np.append(h,g) 将项目附加到数组 >>> np.insert(a, 1, 5) 在数组中插入项目 >>> np.delete(a,[1]) 从数组中删除项目 合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0) 连接数组 array([ 1, 2, 3, 10, 15, 20]) >>> np.vstack((a,b)) 垂直堆叠数组（按行） array([[ 1. , 2. , 3.], [ 1.5, 2. , 3.], [ 4. , 5. , 6. ]])>>> np.r_[e,f] 垂直堆叠数组（按行） >>> np.hstack((e,f)) 水平堆叠数组（按列） array([[ 7., 7., 1., 0.], [ 7., 7., 0., 1.]])>>> np.column_stack((a,d)) 创建堆叠的按列数组 array([[ 1, 10], [ 2, 15], [ 3, 20]]) >>> np.c_[a,d] 创建堆叠的列式数组 拆分数组 >>> np.hsplit(a,3) 在第 3 个索引处水平拆分数组 [array([1]),array([2]),array([3])] >>> np.vsplit(c,2) 在第 2 个索引处垂直拆分数组 [array([[[ 1.5, 2. , 1.], [ 4. , 5. , 6.]]]), array([[[ 3., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]]])]
使用 Python 进行脑肿瘤检测
印度马哈拉施特拉邦孟买坎迪瓦里 (东部) 塔库尔村 摘要 - 脑肿瘤检测是医学成像领域的一项关键应用，旨在帮助医疗专业人员早期准确诊断脑肿瘤。该项目利用 Python 中的机器学习和深度学习技术开发了一个强大而可靠的脑肿瘤检测系统。该系统经过敏感性和不确定性分析，以评估其在不同数据条件下的性能，并量化变化和不确定性对模型准确性的影响。通过系统地评估模型对各种因素的敏感性并了解不确定性的来源，该项目有助于提高系统的可靠性和临床使用的准备度。研究结果为优化和稳健性增强提供了见解，最终促进了更好的患者护理和脑肿瘤诊断结果。
聊天机器人对已知的个人prakriti（...
stract：本文通过使用OPENCV实施的对象检测技术提出了一种增强视障人士可访问性的新方法。利用最新的对象检测模型，我们开发了一个实时系统，该系统能够检测相机提要中的对象并提供听觉反馈，以导航和与环境的交互。OPENCV的集成可以使有效的对象检测，边界框可视化，置信阈值和非最大抑制作用，这有助于为视觉障碍的辅助技术开发。通过对现有文献的全面审查，我们确定了为视力障碍开发可访问解决方案的创新差距和机会。我们的方法论涉及对象检测模型的选择和适应，实现了实时对象检测的OPENCV以及用于用户交互的听觉反馈的集成。我们详细介绍了实现过程，包括对输入图像的预处理，使用选定模型的对象检测，边界框的可视化以及置信阈值的应用和非最大最大抑制作用到完善检测到的对象。实验的结果证明了对象检测系统在辅助视觉受损的个体方面的有效性，并根据检测准确性，处理速度和用户反馈进行评估。讨论解释结果，解决我们方法的优势和局限性，并提出未来的研究方向。总而言之，本文强调了将OPENCV整合到为视障和概述途径开发可访问解决方案的重要性，以进一步发展辅助技术和计算机视觉。
R和Python编程语言简介
大多数生物信息学可以通过了解特定的软件应用程序并在管道中运行这些应用程序来完成，通常使用某种形式的bash脚本。bash作为脚本语言对于处理生物学数据非常重要，
一个用于分析Hofstadter模型的Python软件包
Hofstadtertools的目的是将与Hofstadter模型相关的零散理论和代码合并为一个有据可查的Python软件包，非专家可以轻松将其用作其自己的研究项目的基准或Springboard。Hofstadter模型（Azbel，1964; Harper，1955; Hofstadter，1976）是物理学中的标志性紧密结合模型，并著名地产生了分形能量谱，如图2所示。1、2、3和4。因此，它通常被视为较大的数值包装的附加组件，例如Wanniertools（Wu等人，2018年），Pyqula（Lado，2021）和Diagham（Regnault，2001），或简单地作为补充代码和研究文章（Bedesheim等人，20223年）。但是，Hofstadter模型的概括性，跨学科的吸引力以及最近的实验实现，激发了我们创建一个专用的软件包，在一般情况下，可以对其频带结构进行详细的分析。
AI带有Python课程课程| codeproAI带有Python课程课程| codepro
1。Python和AI概念简介2。用Python3。深度学习和神经网络4。AI项目发展与道德5。高级AI主题和趋势6。自然语言处理（NLP）7。计算机视觉8。强化学习9。使用AI10。医疗保健中的AI11。AI在财务12中。自治系统中的AI 13。可解释的AI和模型可解释性14。未来的指示和顶峰项目
Python中的系统神经科学计算（Syncopy）
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年5月30日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.15.589590 doi：biorxiv Preprint