第6章从数据到智能;实验要求;6.1数据结构探索;foriinrange(4):
turtle.forward(100)
turtle.right(90);importturtle
turtle.pensize(5)
foriinrange(4):
turtle.forward(100)
turtle.left(90)
turtle.done();实验任务;【例6-2】电话号码段归属运营商数据汇总。;【例6-2】电话号码段归属运营商数据汇总。;实验任务;实验任务;实验任务;6.2数据清洗;正则表达式和re库;正则表达式和re库;正则表达式和re库;正则表达式和re库;示例：统一电话号码格式;示例：处理缺失值—删除法;示例：处理缺失值—填充法;示例：处理缺失值—填充法;示例：处理缺失值—填充法;示例：处理缺失值—填充法;实验任务;6.3数据增强;OpenCV基础知识;安装第三方库方法;安装第三方库方法;安装第三方库方法;OpenCV常用图像数据处理;【例6-3】图像的镜像处理。;importcv2
importnumpyasnp
?
#读取原图
img=cv2.imread(image.jpg)
?
#获取图像信息
imgInfo=img.shape
height=imgInfo[0]
width=imgInfo[1]
channels=imgInfo[2]
?
#初始化目标图像数组
dst=np.zeros([height,?width*2+1,channels],np.uint8)
?
;#对原图进行逐像素计算
foriinrange(height):
??forjinrange(width):
????dst[i,j]=img[i,j]#原图????
????dst[i,width*2-j]=img[i,j]#镜像图
?
#在原图、镜像图的中间画一条绿色分割线
foriinrange(height):
??dst[i,width]=(0,255,0)
?
#显示目标图像
cv2.imshow(image,dst)
?
#在显示图像后等待用户操作，再关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows();实验任务;实验任务;图像缩放;OpenCV的resize()函数;OpenCV的resize()函数;图像旋转;OpenCV图像旋转方法;OpenCV图像旋转方法;importcv2
#读取图像
image=cv2.imread(image.jpg)
#获取图像的高度和宽度
height,width=image.shape[:2]
#计算旋转中心
center=width//2,height//2
#设置旋转角度和缩放因子
angle=45#逆时针旋转45°
scale=1.0#不缩放
#获取旋转矩阵
M=cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)
#进行仿射变换，旋转图像
rotated_image=cv2.warpAffine(image,M,(width,height));实验任务;实验任务;第7章人工智能与机器学习;实验方法;实验要求;实验准备—创建编程环境;实验准备—创建编程???境;实验一：线性回归;Scikit-learn;（1）加载数据集;查看数据集;;（2）划分数据集—留出法;（3）建模、训练及预测;（4）评估模型;拓展练习;实验报告要求;实验2：逻辑回归（多分类问题）;（1）加载数据集;print(iris.keys());查看数据集;查看数据集;（2）划分数据集—留出法;（3）建模、训练及预测;逻辑回归模型;逻辑回归模型;（4）模型评估;fromsklearn.metricsimportaccuracy_score
fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,classification_report
#计算模型的准确率
accuracy=accuracy_score(y_test,y_predict)print(fAccuracy:{accuracy:.2f})
precision=precision_score(y_test,y_predict,averag