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python rEshApE 1 1

>>> import numpy >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(2,-1)) array([[1, 2], [3, 4]]) >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(-1,4)) array([[1, 2, 3, 4]]) >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(1,-1,4)) array([[[1, 2, 3, 4]]])

0. reshape的参数 reshape的参数严格地说,应该是tuple类型(tuple of ints),似乎不是tuple也成(ints)。 >>> x = np.random.rand(2, 3) >>> x.reshape((3, 2)) # 以tuple of ints array([[ 0.19399632, 0.33569667], [ 0.36343308, 0.706840...

main() { 通常是程序框架; (无非是初始化opengl,创建窗口 io处理等等) } 里面有个reshape,这是个函数指针,你也可以把命名为其他的名字。 当窗口大小变化时,为了防止物体变形,这时要重设投影转换矩阵,设置视口转换矩阵

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

reshape一般是在numpy中有

Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口用得会相对比较多。 但是Caffe是支持Python和Matlab接口的,所以用Python来做一些相关的特征的...

这三个数组的主要区别在于维数不同,三个数组分别是一维,二维矩阵和三维矩阵; 比如现在要寻址数组中第二个元素2,分别是: a1[1] a2[0][1] a3[0][0][1]

Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组。它有以下几个属性:ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float6...

我先来一个举例: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr的array是这样的 array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 我们对arr进行transpose转置,arr2 = arr.transpose((1,0,2)),结果是这样: arr...

你这只有一段代码,看不明白要做什么。 不过,很是怀疑你后半部分写错了: np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)是reshape,不是resharp。

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