reshape()函数用于改变数组对象的形状: import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #转换成2D数组 b = a.reshape((2,4)) print(b) #转换成3D数组 c = a.reshape((2,2,2)) print(c) 输出: [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] [[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]] 注意: 修改后新生成的数组与原数组共用一个内存,改变元素会造成一变俱变: a[

np.diff函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 1

导入numpy模块   from numpy import *   import numpy as np ##################################################### numpy.shape: help(shape) 输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组 返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度 类似数组   #一维列表   L=range(5)   shape(L)   #二维列表   L=[[1,2,3],

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

在opencv中,reshape函数比较有意思,它既可以改变矩阵的通道数,又可以对矩阵元素进行序列化,非常有用的一个函数. 函数原型: C++: Mat Mat::reshape() const 参数比较少,但设置的时候却要千万小心. cn: 表示通道数(channels), 如果设为0,则表示保持通道数不变,否则则变为设置的通道数. rows: 表示矩阵行数. 如果设为0,则表示保持原有的行数不变,否则则变为设置的行数. 首先设置一个初始矩阵:一个20行30列1通道的一个矩阵 int main

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

np.argsort函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿

np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1

举三个例子,就能清楚的看到 np.nonzero() 这个函数返回值的意义 一. #例1 一维数组 import numpy as np a = [0,1,2,0,3,0] b = np.nonzero(a) print(b) 输出: (array([1, 2, 4], dtype=int64),) nonzero()用于得到数组中非零元素的位置(数组索引),如上例中数组a中索引1,2,4中的元素不为0,即返回值 二. #例2 二维数组 import numpy as np a =[[1,2,3

""" 1.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列. A.reshape(-1,8):表示将数组转换成8列的数组,具体多少行我们不知道,所以参数设为-1.用我们的数学可以计算出是3行8列 2当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列. A.reshape(3,-1):表示将数组转换成3行的数组,具体多少列我们不知道,所以参数设为-1.用我们的数学可以计算出是3行8列 """ import numpy as np a=np.arange

reshape把指定的矩阵改变形状,但是元素个数不变, 例如,行向量: a = [1 2 3 4 5 6] 执行下面语句把它变成3行2列: b = reshape(a,3,2) 执行结果: b = 1 4 2 5 3 6 若a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9] 可以从b中看到reshape是按列来读取的,如 a=[1  2 ; 3  4] 如果使用b=reshape(a,1,4) 则得到的结果是 b=[1 3 2 4] 如果想得到 b=[1 2 3 4] 需要使用 b=reshape(a'

语法 (1)B = reshape(A,m,n) 使用方法: B=reshape(A,m,n) 返回m*n矩阵B,它的元素是获得A的行宽度.假设A没有m*n元素,得到一个错误结果. 样例: <span style="font-size:18px;">>> A=rand(1,10)</span> 结果: <span style="font-size:18px;">A = Columns 1 through 8 0.162

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html 1.nupmy.concatenate函数 //注意,合并的参数需要再用一对括号括起来. 以下两种创建array结果是不同的.. b2是一个列向量,而b是一个行向量. 以上是科学记数法,e不是2.78那个数. 参数axis设置为None,则将数据flatten之后合并. 如果是两个list的话,则会形成一个list. 以上说明,对于两个列向

转自http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/20129991 reshape有两个参数: 其中,参数:cn为新的通道数,如果cn = 0,表示通道数不会改变. 参数rows为新的行数,如果rows = 0,表示行数不会改变. 注意:新的行*列必须与原来的行*列相等.就是说,如果原来是5行3列,新的行和列可以是1行15列,3行5列,5行3列,15行1列.仅此几种,否则会报错. 具体调用也很简单,代码如下所示: #include <iostr

1. 数组的操作: import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print(type(a)) print(np.mean(a)) print(np.mean(a, axis=0)) # axis=0,计算每一列的均值 print(np.mean(a, axis=1)) # 计算每一行的均值 2.矩阵的操作 import numpy as np num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]

>>> import numpy>>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次,默认行1次array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])>>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行1次array([[0, 0]])>>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行2次array([[0, 0],

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False) start 起始位置 stop 终止位置 num 个数 endpoint 终止位置是否计算 是否返回步长 np.linspace(0, 1, 5) array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ]) numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start=None, stop=No

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG