浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别

本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]]) >>> shape(a) (2,

遇到这么个需求:把图片按照定义的patchsize切块,然后按照z轴顺序叠放小块,如下图(仅考虑灰度图像) 图片im,设size为(h,w),patchsize为(ph,pw),则处理后大小(为简化描述,假设可以整除)为(ph,pw,w*h/ph/pw). 为简化描述,后面用h=300,w=300,ph=100,pw=100 为例,即处理后d=9. numpy.reshape 的文档:点击打开链接 特别注意第三个参数 order,其默认取值为 order='C',表示最后一个维度的元素在resh

这一阵在用python做DRL建模的时候,尤其是在配合使用tensorflow的时候,加上tensorflow是先搭框架再跑数据,所以调试起来很不方便,经常遇到输入数据或者中间数据shape的类型不统一,导致一些op老是报错.而且由于水平菜,所以一些常用的数据shape转换操作也经常百度了还是忘,所以想再整理一下. 一.数据的基本属性 求一组数据的长度 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] print(len(a)) print(np.size(a)) 求一组数据的s

如下所示: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np.array([[1],[2]]) >>> z = np.array([[1,2]]) >>> print(x.shape) (2,) >>> print(y.shape) (2, 1) >>> print(z.shape) (1, 2) x[1,2]的s

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 1.输入为列表时 a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) 从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的,都是将输入转为矩阵格式.当输入是列表的时候,更改

(&,|)和(and,or)是两组比较相似的运算符,用在"与"/ "或"上,在用法上有些许区别. (&,|)和(and,or)是用来比较两组变量的,格式基本上是: a & b a | b a and b a or b 如果a,b是数值变量, 则&, |表示位运算, and,or则依据是否非0来决定输出, &, |: # 1&2,2在二进制里面是10,1在二进制中是01,那么01与运算10得到是0 1 & 2 #

本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

如下所示: 函数 说明 type() 返回数据结构类型(list.dict.numpy.ndarray 等) dtype() 返回数据元素的数据类型(int.float等) 备注:1)由于 list.dict 等可以包含不同的数据类型,因此不可调用dtype()函数 2)np.array 中要求所有元素属于同一数据类型,因此可调用dtype()函数 astype() 改变np.array中所有数据元素的数据类型. 备注:能用dtype() 才能用 astype() 测试代码: import nu

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a))). 这里需要强调的是使用该函数的场景: 一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本).在这种情况下,将数据保持log处理是必须的.所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就

在下是个编程爱好者,最近将魔爪伸向了Python编程.....遇到copy和deepcopy感到很困惑,现在针对这两个方法进行区分,一种是浅复制(copy),一种是深度复制(deepcopy). 首先说一下deepcopy,所谓的深度复制,在这里我理解的是完全复制然后变成一个新的对象,复制的对象和被复制的对象没有任何关系,彼此之间无论怎么改变都相互不影响. 然后说一下copy,在这里我分为两类来说,一种是字典数据类型的copy函数,一种是copy包的copy函数. 一.字典数据类型的copy函数

列表操作如此下: a = ["haha","xixi","baba"] 增:a.append[gg] a.insert[1,gg] 在下标为1的地方,新增 gg 删:a.remove(haha) 删除列表中从左往右,第一个匹配到的 haha del a.[0] 删除下标为0 对应的值 a.pop(0) 括号里不写内容,默认删除最后一个,写了,就删除对应下标的内容 改:a.[0] = "gg" 查:a[0] a.index(&q

1.普通的参数传递 >>> def add(a,b): return a+b >>> print add(1,2) 3 >>> print add('abc','123') abc123 2.参数个数可选,参数有默认值的传递 >>> def myjoin(string,sep='_'): return sep.join(string) >>> myjoin('Test') 'T_e_s_t' >>>