本文目录一览：

1、python图像保存语句的格式
2、制作cifar10数据集的python版代码
3、python机器学习库怎么使用
4、cifar-10怎么用python

python图像保存语句的格式

直接用open打开后read读取

A = open('test.bmp','rb')
B = open('test2.bmp','w')
c = A.read()
B.write(c)
A.close()
B.close()

制作cifar10数据集的python版代码

MNIST 数据集

混合的国家标准和技术 (简称 MNIST) 由红外研究员，作为基准来比较不同的红外算法创建数据集。其基本思想是如果你有你想要测试红外的算法或软件的系统，可以运行您的算法或系统针对 MNIST 的数据集和比较您的结果与其他系统以前发布成果。 数据集包含的共 70,000 图像；60,000 训练图像（用于创建红外模型）和 10,000 测试图像（用于评估模型的精度）。每个 MNIST 图像是一个单一的手写的数字字符的数字化的图片。每个图像是 28 x 28 像素大小。每个像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。中间像素值表示的灰度级。图 2 显示了训练集的前八位的图像。对应于每个图像的实际数字是显然对人，但确定数字是非常困难的挑战的计算机。 图 2 首八 MNIST 训练图像 奇怪的是，训练数据和测试数据均存储在两个文件中，而不是在单个文件中。其中一个文件包含图像的像素值和，另一个包含图像的标签信息（0 到 9）。每个的四个文件还包含标头信息，和所有的四个文件都存储在已经使用 gzip 格式压缩的二进制格式。 注意在图 1，该演示程序使用仅 60,000 项目训练集。测试集的格式是相同的训练集。MNIST 文件的主存储库是目前位于 yann.lecun.com/exdb/mnist。培训的像素数据存储在文件火车-图像-idx3-ubyte.gz 和培训标签数据存储在文件火车-标签-idx1-ubyte.gz。若要运行该演示程序，您需要转到 MNIST 的存储库站点，下载并解压的两个培训数据文件。将文件解压缩，我用的免费的开源 7-Zip 实用程序。

创建 MNIST 查看器

若要创建 MNIST 演示程序，我发起了 Visual Studio，创建一个名为 MnistViewer 的新 C# Windows 窗体项目。演示有没有重大的.NET 版本依赖关系，因此，任何版本的 Visual Studio 应该工作。 模板代码加载到 Visual Studio 编辑器后，我设置的 UI 控件。我添加了两个 TextBox 控件 (textBox1，textBox2) 要坚持两个解压后的培训文件的路径。我添加一个按钮控件 (button1)，并给了它一个标签加载图像。我添加了两个更多 TextBox 控件（textBox3，textBox4）以保存当前图像索引和下一个图像索引的值。我使用 Visual Studio 设计器，分别设置"NA"和"0，"这些控件的初始值。 我添加了一个 ComboBox 控件 (comboBox1) 的图像放大倍数值。使用设计器，我去到该控件的项集合，添加字符串"1"到"10"。我添加了第二个按钮控件 (button2)，并给了它一个标签的显示下一次。我添加了 PictureBox 控件 (pictureBox1)，将其背景色属性设置为 ControlDark，以便看到控件的轮廓。我将图片框大小设置为 280 x 280 允许最多 10 倍的放大倍率（回顾 MNIST 图像是 28 x 28 像素为单位）。我添加了第五个（textBox5）文本框以显示十六进制值的图像，然后将其多行属性设置为 True 和其字体属性设置为 8.25 磅 Courier New 和扩大其大小到 606 x 412。而且，最后，我添加了一个列表框控件（listBox1) 的日志记录消息。

python机器学习库怎么使用

1. Scikit-learn（重点推荐）

www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于 Scipy 为机器学习建造的一个 Python 模块，它的特色就是多样化的分类、回归和聚类的算法，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、随机森林、Gradient Boosting、聚类算法和 DBSCAN。而且也设计出了 Python numerical 和 scientific libraries Numpy and Scipy。

2. Keras（深度学习）

Keras 是基于 Theano 的一个深度学习框架，它的设计参考了 Torch，用 Python 语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持 GPU 和 CPU。

3. Lasagne（深度学习）

不只是一个美味的意大利菜，也是一个和 Keras 有着相似功能的深度学习库，但其在设计上与它们有些不同。

4. Pylearn2

www.github.com/lisa-lab/pylearn2 Pylearn 是一个让机器学习研究简单化的基于 Theano 的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包，如随机梯度下降。

5. NuPIC

www.github.com/numenta/nupic NuPIC 是一个以 HTM 学习算法为工具的机器智能平台。HTM 是皮层的精确计算方法。HTM 的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC 适合于各种各样的问题，尤其是检测异常和预测的流数据来源。

6. Nilearn

www.github.com/nilearn/nilearn Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的 Python 模块。它利用 Python 语言中的 scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模、分类、解码、连通性分析的应用程序来进行多元的统计。

7. PyBrain

www.github.com/pybrain/pybrain Pybrain 是基于 Python 语言强化学习、人工智能、神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。

8. Pattern

www.github.com/clips/pattern Pattern 是 Python 语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘、自然语言处理、网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用 KNN 分类法进行分类。

9. Fuel

www.github.com/mila-udem/fuel Fuel 为你的机器学习模型提供数据。它有一个共享如 MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google's One Billion Words (文字) 这类数据集的接口。你使用它来通过很多种的方式来替代自己的数据。

10. Bob

www.github.com/idiap/bob Bob 是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用 Python 和 C++ 语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具、音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。

11. Skdata

www.github.com/jaberg/skdata Skdata 是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的 Python 语言的使用。

12. MILK

www.github.com/luispedro/milk MILK 是 Python 语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如 SVMs, K-NN, 随机森林，决策树中使用监督分类法。它还执行特征选择。这些分类器在许多方面相结合，可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由 MILK 支持的 K-means 聚类等分类系统。

13. IEPY

www.github.com/machinalis/iepy IEPY 是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。

14. Quepy

www.github.com/machinalis/quepy Quepy 是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个 Python 框架。它可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。 现在 Quepy 提供对于 Sparql 和 MQL 查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。

15. Hebel

www.github.com/hannes-brt/hebel Hebel 是在 Python 语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过 PyCUDA 来进行 GPU 和 CUDA 的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。

16. mlxtend

www.github.com/rasbt/mlxtend 它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。

17. nolearn

www.github.com/dnouri/nolearn 这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和 scikit-learn 一起工作，其它的通常更有用。

18. Ramp

www.github.com/kvh/ramp Ramp 是一个在 Python 语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型 pandas-based 机器学习中可插入的框架，它现存的 Python 语言下的机器学习和统计工具（比如 scikit-learn, rpy2 等）Ramp 提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。

19. Feature Forge

www.github.com/machinalis/featureforge 这一系列工具通过与 scikit-learn 兼容的 API，来创建和测试机器学习功能。 这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用 scikit-learn 这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）

20. REP

www.github.com/yandex/rep REP 是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。 它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如 TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost 等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

21. Python 学习机器样品

www.github.com/awslabs/machine-learning-samples 用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。

22. Python-ELM

www.github.com/dclambert/Python-ELM 这是一个在 Python 语言下基于 scikit-learn 的极端学习机器的实现。

23. gensim

主题模型 python 实现 Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structure
Retrieve semantically similar documents

cifar-10怎么用python

sum([n for n in xrange(1,11) if n % 2 == 0])

列表生成是 python 非常便利常用的手法 -- 犀利，直观易读