matlab中squeeze函数用于删除矩阵中的单一维(Remove singleton dimensions),比如执行下面的代码,随机产生一个1x2x3的矩阵A,然后squeeze(A)将返回一个2x3的矩阵,将第一维却掉(因为第一位大小为1): A=rand(1,2,3) squeeze(A) 步骤阅读 2 又比如: A=rand(1,2,3) squeeze(A) 步骤阅读 3 又比如产生随机产生一个3x1x1x2的矩阵,在调用squeeze函数,第二维和第三维将去掉,结果是一个2维矩阵…

南主打4S,注意一个叫牌过程,西家叫过加倍,东家应叫过2D. 西连打红桃K.A,然后再打红桃J让东家将吃.东家上手后,回小方块.此时庄家已经失了3墩了,如何完成这个4S? 庄家必须拿到所有剩下的牌墩.唯一可能的失墩在梅花Q上,从西家的加倍来看,他有些点力,红桃AKJ是8点,方块K看来也在西家(另外东家回小方块也说明东不太可能拿K),这样就西家就有了11点.如果西家同时拿方块K和梅花Q,那么他还会受到挤牌的压力,来看南家清完将后打出红桃Q时的情形. 西肯定不会把方块K垫了,所以他垫小梅花8,明手的…

squeeze void squeeze(char string[], int ch) { int i, j; ; string[i] != '\0'; i++) { if (string[i] != ch) string[j++] = string[i]; } string[j] = '\0'; }…

例子: a = 3 print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [[3]] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3, 4] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4]] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4], 5] print np.squeeze(a) # 输出[list([3, 4]) 5] 变…

1.torch.linspace(start,end,steps=100,dtype) 作用是返回一个一维的tensor(张量),其中dtype是返回的数据类型. import torch print(torch.linspace(-1,1,5)) 输出结果为:tensor([-1.0000, -0.5000,  0.0000,  0.5000,  1.0000]) 2.unsqueeze()函数 在指定位置增加维度. import torch a=torch.arange(0,6) #a是一维…

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inserts a dimension of 1 at the dimensio…

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表…

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)…

在numpy库中,经常会出现“秩为1的一维数组”(come from 吴恩达的深度学习,目前还没有搞清楚numpy中如此设计的意图).比如: 注意这里的a的shape是[3] ,既不是 [1,3] 也不是 [3,1].这就说明它既不是行向量也不是列向量,只是一个数组. 但是我们可以用squeeze()和unsqueeze()对其进行操作,比如: 在对这两个函数讲解之前,我们先统一一下定义: In : x.shape Out: torch.Size( [ a , b , c ] ) 这里我们说a是…

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x) """x= [[[0] [1] [2]]] """ print(x.shape) # (1, 3, 1) x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(x1) # [0 1 2] print(x1.shape) # (3,)…