【文件属性】：
文件名称：numpy-skimage-tutorial:COMBINE Python 研讨会的 NumPy 和 scikit-image 快速教程，2014-11-27
文件大小：8.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-10 23:32:48
Python
numpy-skimage-教程
COMBINE Python 研讨会的 NumPy 和 scikit-image 快速教程，2014-11-27
先决条件
我们将使用“memory_profiler”模块来展示 NumPy 的内存优势。 要安装它，最好创建一个新的 conda 环境，然后使用“pip”：
conda create -n tutorial --clone root
source activate tutorial
pip install memory_profiler
指示
确保您正在运行上面创建的“教程”环境。 如果有疑问，请在开始之前输入“源激活教程”：
克隆这个存储库。
cd 进入“notebooks”目录
运行ipython notebook
点击“2014 COMBINE Python Workshop -- NumPy and scikit-image
【文件预览】：
numpy-skimage-tutorial-master
----.gitignore(675B)
----images()
--------forest.jpg(136KB)
--------chromosomes.tif(1.27MB)
--------greenscreen.jpg(113KB)
--------chromosomes.jpg(114KB)
--------spices_credits.txt(143B)
--------zebrafish-spinal-cord.png(818KB)
--------spice_1_credits.txt(149B)
--------zebrafish-spinal-cord-color.png(283KB)
--------spice_1.jpg(107KB)
--------balloon.jpg(21KB)
--------spices.jpg(444KB)
--------pano()
----LICENSE(1KB)
----ipython_memory_usage()
--------LICENSE(1KB)
--------README.md(9KB)
--------ipython_memory_usage_perf.py(5KB)
--------perf_process.py(4KB)
--------ipython_memory_usage.py(4KB)
----notebooks()
--------00_images_are_arrays.ipynb(11KB)
--------Introduction to NumPy.ipynb(23KB)
--------3_morphological_operations.ipynb(10KB)
--------skdemo()
--------2014 COMBINE Python Workshop -- NumPy and scikit-image.ipynb(3KB)
--------coriell_3s_data_20rows.tsv(2KB)
--------adv1-lesion-quantification.ipynb(8KB)
--------load_style.py(606B)
----README.md(736B)
----lectures(9B)
----themes()
--------tutorial.css(1KB)