در این مطلب، ویدئو napari، نمایشگر آرایه n بعدی سریع برای پایتون علمی | خوان نونز-ایگلسیاس | SciPy JP 2020 با زیرنویس فارسی را برای دانلود قرار داده ام. شما میتوانید با پرداخت 15 هزار تومان ، این ویدیو به علاوه تمامی فیلم های سایت را دانلود کنید.اکثر فیلم های سایت به زبان انگلیسی می باشند. این ویدئو دارای زیرنویس فارسی ترجمه شده توسط هوش مصنوعی می باشد که میتوانید نمونه ای از آن را در قسمت پایانی این مطلب مشاهده کنید.
مدت زمان فیلم: 00:26:33
تصاویر این ویدئو:
قسمتی از زیرنویس این فیلم:
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こんにち は は ، mina さん ، Scipy Japan 2020 を お楽しみ か と 思い が が ، これ から مقدمه する セクション で は は ، پرتره ابعادی ناپاریتون با ستون プュー か か
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من می خواهم از を جدول تشکر کنم
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で は، こ ち ら に حرکت し て، امروز か ら شروع め ま す.
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Napari は، خصوصی CZ Biohub، Loic Royer، Chan Zuckerberg’s Nick، そしてLoic’s Research Lab، مرحله اولیه، Kira Evansのコ
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しばらくしてTalley Lambertも در してくれ, たくさん مشارکت してれました شرکت کرد.
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よ よ も も も も も はるか に き き き き き き き き き き プロジェ プロジェ プロジェ プロジェ で で コ ン ト リ ビュ ー タ タ を を る ことができ が が が が が に こ こ ス ス ラに もう ま り き ん ん ん ん ん ん.
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در پایان にさんにも در していただきたいと思います شرکت کرد.
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とりあえずشروع めましょう.
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まず، شرح پردازش تصویر n بعدی
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پردازش پرتره 2 بعدی
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まずskimageからサンプルデータを به نیروی します
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こ れ は ワ シ の عکس で す こ れ を را ببینیدこれが چینش Numpy で، 2000 ردیف و 1800 ستون の شکل をしています.
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それを見たければ، معمولا Matplotlib をインポートします.
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そしてplt.imshowを実行し、このようにPortrait を覮ます。
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これは، تاسیس 値のカラーマップです.
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عکس شماره よ う に 見たい مناسبت は، plt.imshow (عقاب، cmap=’グレー’)を از します استفاده کنید.
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はい، どうぞ. 2000 سطر و 1800 ستون ですね.
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こ こ で، よ り پرتره با ابعاد بالا を た い مناسبت は،
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skimage import ioより見れます.脳MRIのようなتصویر پزشکی یک تصویر طبیعی است.
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آن را رایج کنید.
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NiBabelライブラリからダウンロードしたデータ.
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“こ の tif 読み t ま ま し た が まだ numpy に っ な っ い い い い が が が そ て て みる みる の の あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ あ ああ あ あ あ あ あ あ あ.
”
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これをmatplotlib で見たいと思っても, うまくいきません.
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そ し て に ま っ す ぐ نقل قول
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پرتره こ れ は デ ー タ に 対 し て موثر な 図 で は あ り ま せ ん.
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معمولاً はplt.imshow を実行してから، راهنمای でラベルを انتخابات 択します.
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محور اول 12 مورد از انتخاب スライスを است.
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もっと スライス し て み たい به مناسبت は ، matplotlib の 上 で 簡っ た こと を する する に に ، 毎回 新しい ウィンドウ を ポップアップ し なけめばん に.
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نسل わりにできることは, napariをインポートしてからnapari.view_image (مغز 4 روز) を実行ですめ.
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ناپاری は تصویر دو بعدی を し ま す
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その他のサイズについては، 下にスライダーがあります.ここの下のスライダーです.
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دو محور زمانی و 24 قطعه 脳 デー タ が ら れ ま し た.
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2 Dビューアにえて, napari には 3 Dビューアもあります.
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ایچیبان にあるスライダーの1つを برای حذف して りのデータをキャンバスに به معنی します است.
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3 Dビューをオンにすると脳の3 Dビューが به معنی され
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تنظیم پرتره ها، و جدول زمانی متفاوت پرتره ها.
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これ は بسیار اساسی な こと です し し ، سخنرانی امروز で 1 つだけ 分かっ た こと は ، پایتون で N numpy Collocation を jian 単 に る と が で き る と と う こと は は.
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しかし، napari は そ れ の こと が で き ま す.
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خصوصی.
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これにより، さまざまな نوع پرتره
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نوع くワークフローの را باز کنید.
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このために, 不のデータセットをインポートします.
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scikit-imageのデモデータから، coins=data.coins () و اعلامیه します.
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ビューアはnapari.view_image (coins) と اعلامیه します.
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پرتره これがコインのです.
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たちがやろうとしているのは تقسیم خصوصیつ ま り こ の پرتره کل میدان با な る شماره شناسه を برش り زمانی که て る こと で す متفاوت است.
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すべてのコインを して پس زمینه が0になるようにします را کاوش کنید.
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00:05:54,000 –> 00:06:03,099
حوضه を استفاده し て コ イ ン の پایان を ببینید つ け る ضروری が あ り ま す.
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ここではskimage import filtersから行い、エッジはfilters.farid (سکه ها) です.
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これを見てみましょう.
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これをコインの上に重ねて見たくありません.
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ビューアを از できます استفاده می کند. این بار، はビューアに پرتره を し و エッジを اضافه شد します.
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こ れ が خصوصی た ち の قوی み で す.コイントエッジの2つのلایه があります.
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エッジの مناسبت は، نمایش/غیر نشان دهنده をبرش り برای え た り، کدورت を 変 し て す る こと が ま
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カラーマップを変えることもできます.これはとても راحت.
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ブレンドを شفاف に変 することもできます. افزودنی と言いましょう.
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00:06:56,000 –> 00:06:59,099
つまり، されます به の色の上に色が اضافه می شود.
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つ ま り あ る の portrait で は جمع の portrait を 重ね合わせて見ることができます.
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グレーとコイントマジェンタ色のエッジがあります.
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また، نمایش لایه ترسیمی/غیر بازنمایی をبرش り برای えたり، لایه ترسیمی をmutual
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これでエッジができたのでコインのواقعی
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پرتره عمومی に人々は
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こ れ が HO で あ る か を て み ま し ょ う.
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00:08:06,000 –> 00:08:12,099
したがって، حداکثر نوع を実行すると، これはNumPy になります.
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مختصات 23 نقطه از دو بعد نقطه حداکثر، になり،
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23 مختصات 2 بعدی があり و napari に新しいレイヤタイプが されました را اضافه کنید.
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したがって, points_layerはviewer.add_pointsととじであるとし، maximaをافزودن します.
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さて، پرتره に が あ り ま す است.ご覧の通り, ほとんどのコインにつかりましたが، همه یک つ پا り ま せ ん.こちらです.
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کلی には، このコインを見つけるためのパラメータを صحیح است و لازم است できるようゼ تنظیم شود.
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پرتره جدید これらのパラメータを実行しようとすると، が発生します.
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00:09:06,000 –> 00:09:11,099
افزوده شد.
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توابع اضافی ここではdot をانتخاب 択し، ここでdotをافزودن します.
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00:09:20,000 –> 00:09:28,099
そ し て の مرحله で あ る حوضه の た め に は پس زمینه に に て の نقطه か ら で で き る نقطه ضروری.
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ここにもう一つのdot を به علاوه えます.
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00:09:35,000 –> 00:09:37,099
パンズームに り برای えて،
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00:09:38,000 –> 00:09:43,099
そのデータを見ることで، そのデータを取り出すことができます.
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00:09:44,000 –> 00:09:51,099
したがって، すべてのلایه نقاشی にはデータ، معمولاً
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これで، شکل بزرگترین نقطه تلفیقی になりました.これまでと べて2つポイントが増えました.
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こ れ を 実 در حال حاضر す る た め に، こ れ ら の ポイント を っ て な حوضه آبخیز を す.これを行うためにはマーカー پرتره を る る ضروری が あ り ま す.
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پرتره 1.25.
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مختصات そのためには, これらの مختصات をってnumpyインデックスした مختصات
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もし، そのروش がわからなければ، خصوصی のSciPy Japan 2019チュートリアアルチの Height.
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ここでは仮定してやってみましょう.
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これが خصوصی たちのマーカーです.
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これを ってحوضه آبخیز のセグメンテーションができます.
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エッジマップとマーカーを از します استفاده می کند.
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:
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00:11:38,000 –> 00:11:47,099
پرحرفی و همکاری.
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پس زمینه شفاف است، مناسبت، و تعداد سطوح پر استفاده می شود.こ れ で تمام شد で す.
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00:11:59,000 –> 00:12:05,099
اتوماسیون بسیار قدرتمند است بسیار قدرتمند است.
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これにより، パラメータのزمان تنظیم، تا حد زیادی کوتاه شده است، پرتره، عملکرد
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ساب ناپاری بسیار راحت است و بسیار راحت است و حرکت می کند.
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00:12:28,000 –> 00:12:43,099
آرایه dask を文いたことがない方には، سخنرانی مت راکلین を見ることをお勧めします.また سفر دیروز わ れ た tong じ جلسه で の سخنرانی ژنیو باکلی を る こと も で き ま す.
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メモリ با よりも大きなものをロードします ترکیب شده است.
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これはバークレーのSrigokul’s のデータです.
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او が استفاده از امکان پذیر است.
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し か し، ناپاری を え ば، あ る デ ー タ の یک だ け を 見ることができます.
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انجام تحقیقات napari を う ま で は, こ れ は こ れ ま での بسیار دشوار است.
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کمتر なくともPython で は の の ツ ー ル も あ り ま す.
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データディレクトリをると
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そして ، dask array は اتوماتیک に Zarr と ばれる の 読み 読み 読み を zhi って い て て ، それ が データ が 入っ て いる です.
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これはすぐにロードされましたが, llsのタイプを見ると, それはdask آرایه です.
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LS.sh