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np.mean(img, axis=(0, 1))   img 是shape为(H,W,3)的图片 np.mean(img, axis=(0, 1)) 是求出各个通道的平均值,shape是 (3, )   axis=(0, 1)其实表示的是对第0和1维共同展成的二维平面进行求均值.…
对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…
看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数.sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: a = np.array([[0, 2, 1]])…
https://blog.csdn.net/sky_kkk/article/details/79725646 numpy中axis取值的说明首先对numpy中axis取值进行说明:一维数组时axis=0,二维数组时axis=0,1,维数越高,则axis可取的值越大,数组n维时,axis=0,1,…,n.为了方便下面的理解,我们这样看待:在numpy中数组都有着[]标记,则axis=0对应着最外层的[],axis=1对应第二外层的[],以此类推,axis=n对应第n外层的[].下面开始从axis=…
在faster rcnn内进行随机裁剪数据增强,训练一段时间后报错: gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0) ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence 参考博客http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/details/50470897知原因是裁剪的图像或目标宽高比太小导致,更改裁剪策略可…
简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴: 第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸. 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 举例1: df.mean(axis=1)表示沿着水平的方向求均值:df.mean(axis=0)表示沿着垂直的方向求均值 举例2: df.drop(name,axis=1)表示将nam…
转自:http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https://www.zhihu.com/question/58993137 python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1&q…
python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])               a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.3…
yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o…
python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.…