1.transpose 交换 arr = np.random.arange().reshape((,,)) # ** = 则 arr_shape = arr.shape # ,, 则 arr 索引 # arr_tran = arr..transpose(,,); #索引 arr_tran_shape = arr_tran.shape #,, 1.swapaxes交换 arr = np.random.arange().reshape((,,)) # ** = 则 arr_shape = arr.s…

1 transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数. 我们看如下一个numpy的数组: arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 那么有: arr.transpose(2,1,0) array([[[ 0, 8], [ 4, 12]], [[ 1,…

在Numpy对矩阵的转置中,我们可以用transpose()函数来处理. 这个函数的运行是非常反常理的,可能会令人陷入思维误区. 假设有这样那个一个三维数组(2*4*2): array ([[[ 0, 1, 2, 3],               [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],            [12, 13, 14, 15]]]) (1). 错误的观点 我们通常的想法是 从x轴看去,0, 1 ,2 ,3 从y轴看去,0,4 从z轴看去,0, 8 这样…

#MXNET的N*C*H*W在numpy打印时比较直观#mxnet卷积层# 输入数据格式是:batch * inchannel * height * width# 输出数据格式是:batch * outchannel * height * width# 权重格式: output_channels * in_channels * height * width #tensorflow计算卷积# 输入数据格式是:batch * height * width * inchannel# 输出数据格式是:b…

看了网上一堆解释,有用相互交换来解释的,我看了半天也看不出所以然来.心想着自己试验一下. numpy.transpose的用法很简单:假如你有一个四维的数组,那么四个维度就是0,1,2,3.风格会像下面这样: >>>A = np.ones((1, 32, 30, 3)) >>>A.shape (1, 30, 32, 3) >>>A.transpose(0,3,1,2) 如你所见,transpose是ndarray的类方法,输入是四个维度的排列,那么这四…

1. 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.相当于reshape(-1) 或者 reshape(np.array.size)…

目录 1. make_grid() 2. join与os.path.join() 3. 读文件写文件 4. json操作 5. tensorboard使用 6. python shutil.move 移动文件 7. numpy.squeeze()函数 8. numpy中transpose和swapaxes 9. inplace操作 10. torch.nn.MaxUnpool2d() 11. pytorch learning rate decay 12. os.walk 13. replace…

numpy基础要点 1.生成数组 np.array([]) 2.变量的类型 numpy.ndarray 3.数据的类型 int8,float64,float32,bool等 4.数据的类型转换 x.astype("float32") 5.保留N位小数 np.round(x,n) 6.切片和索引 6.1 行选择 x[2]或x[2:,:] 6.2 列选择 x[:,4:] 6.3 连续多行 x[2:,:3] 6.4 不连续的几个值 x[[1,3],[2,4]]注:这是选择(1,2)和(3,4…

  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一…

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6))  np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.i…