np.transpose的含义

时间: 2024-06-01 21:12:07 浏览: 121
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python将txt文件读入为np.array的方法

np.transpose是numpy库中的一个函数，用于对矩阵进行转置操作。转置操作是指将矩阵的行和列进行交换，得到一个新的矩阵。具体来说，np.transpose可以接受一个矩阵作为参数，并返回该矩阵的转置矩阵。例如，对于一个2x3的矩阵[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]，通过np.transpose操作得到的结果是一个3x2的矩阵[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]。np.transpose还可以接受一个参数axes，用于指定转置的轴，例如np.transpose(arr, axes=(1,0))表示将arr在第一维和第二维进行交换。
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import random import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn import preprocessing from keras.utils import np_utils def deal_data(data,length,label): data = np.reshape(data,(-1)) num = len(data)//length data = data[0:num*length] data = np.reshape(data,(num,length)) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0])) data = np.transpose(data,[1,0]) label = np.ones((num,1))*label return np.column_stack((data,label)) 解释下每一段代码的含义

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这段代码的含义是定义一个函数名为imshow，该函数的参数为img。函数内部的操作是将img除以2并加上0.5，然后将结果赋值给img。这个操作的目的是将像素值从[0, 1]的范围映射到[-1, 1]的范围，以便更好地显示图像。

解释这个代码：def _inference(self, data): """ model inference function Here are a inference example of resnet, if you use another model, please modify this function """ print(data) result = {"result": {"category": 0, "duration": 6000}} def normalize(data, mean=(0.5,0.5,0.5), std=(0.5,0.5,0.5)): //正则化 img = data / 255 img = img - np.array(mean, dtype=np.float32) img = img / np.array(std, dtype=np.float32) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = img.astype(np.float32) return img self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps) source_name = self.input_reader.name now = time.time() //现在开始推理计时 file_num = 0 while self.input_reader.is_open(): // if not self.input_reader.is_open() or self.need_reinit == 1: self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps, use_dshowcapture=False, dcap=None) if self.input_reader.name != source_name: print(f"Failed to reinitialize camera and got {self.input_reader.name} instead of {source_name}.") # sys.exit(1) self.need_reinit = 2 time.sleep(0.02) continue if not self.input_reader.is_ready(): time.sleep(0.02) continue ret, frame = self.input_reader.read() self.need_reinit = 0

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f = np.transpose(f) lr.fit(f, y) final = lr.predict(f) acc4 = CalculateAccuracy(y, final) print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4)) 这一段代码将三个分类器的预测结果合并为一个矩阵 f，并...

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