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'

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  

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],

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.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

In MATLAB, there is a very useful function called 'reshape', which can reshape a matrix into a new one with different size but keep its original data. You're given a matrix represented by a two-dimensional array, and two positive integers r and c rep

转自:https://blog.csdn.net/weixin_39449570/article/details/78619196 1.新数组的shape属性应该要与原来数组的一致,即新数组元素数量与原数组元素数量要相等.一个参数为-1时,那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值. >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]) >&

简介 首先声明两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降位一维).这点从两个单词的意也可以看出来,ravel(散开,解开),flatten(变平).两者的区别在于返回拷贝(copy)还是返回视图(view),numpy.flatten()返回一份拷贝,对拷贝所做的修改不会影响(reflects)原始矩阵,而numpy.ravel()返回的是视图(view,也颇有几分C/C++引用reference的意味),会影响(reflects)原始矩阵. 两者功能 In [14]: x=np.array([[

1.tensor的view函数: view(*args) → Tensor 返回一个有相同数据但大小不同的tensor. 返回的tensor必须有与原tensor相同的数据和相同数目的元素,但可以有不同的大小.一个tensor必须是连续的contiguous()才能被查看. >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>>

相同点: 两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降位一维).这点从两个单词的意也可以看出来,ravel(散开,解开),flatten(变平). In [14]: x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函数和ravel函数在降维时默认是行序优先 In [15]: x.flatten() Out[15]: array([1, 2, 3, 4]) In [17]: x.ravel() Out[17]: array([1, 2, 3, 4]) # 传入'F'参数表示列序

一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

常用函数 fscanf(fid, '%c', inf) -> 直接读取整个文件, 因为inf表示无穷 strtrim char(num): 将num转为ASCII字符 strtok(content, delimiters) regexprep(content, pattern, replacement): 正则表达式匹配并替换成指定的字符 lower: 小写字符 cumsum: 求紧邻累加和序列 eval: 将sym符号转换为数值 syms: 定义符号变量 dsolve: 求解常微分方程, 求出

最近在看SSD源码的时候,就一直不理解,在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层,那么整个数据的shape就发生了变化,那么还可以对应起来么(可能你不知道我在说什么)?后来不知怎么的,就想明白了,只要先前按照同样的方式进行操作,那么就可以对应起来.同样的,只要按照之前操作的逆操作,就可以将数据的shape进行还原. 最后在说一句,在追看Tensorflow源码的时候,发现Flatten底层使用Reshape函数来实现的,和我之前预想的差不多.还有,numpy中的flatten默认

投影变化分两种: 1 . 平行投影       2 . 透视投影 投影变化的设置一般放在reshape函数当中调用 每次要对投影变化进行操作的时候我们需要修改矩阵的变化模式,指定它为投影变化 glMatrixMode(GL_PROJECTION); 用完了记得改回去让 视景体内的物体进行正常的视图变化 glMatrixMode(GL_MODELVIEW); 这里主要讲一下最近对透视投影的理解,以免以后自己又不记得了 透视投影主要的两个函数 void glFrustum(GLdouble left

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块import numpy as np1查看numpy版本 np.__version__1Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/reshape.html?searchHighlight=reshape&s_tid=doc_srchtitle eshape 重构数组 全页折叠 语法 B = reshape(A,sz) B = reshape(A,sz1,...,szN)   说明 示例 B = reshape(A,sz) 使用大小向量 sz 重构 A 以定义 size(B).例如,reshape(A,[2,3]) 将 A 重构为一个 2