d=np.array([1,2],dtype=np.int16)

时间: 2023-05-13 08:07:09 浏览: 103
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Numpy数据类型转换astype,dtype的方法

star5星 · 资源好评率100%
这是一个关于 NumPy 库的问题，np.array() 函数用于创建一个数组，其中参数 dtype 指定了数组中元素的数据类型，np.int16 表示元素为 16 位整数。因此，d=np.array([1,2],dtype=np.int16) 创建了一个包含两个元素的数组，元素分别为 1 和 2，数据类型为 16 位整数。
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python-np.set-printoptions()用法总结.pdf

print(np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])) # 输出：[1 2 3 4 5 ... 5 6 7 8 9] 3. **更改行宽度** python import numpy as np np.set_printoptions(linewidth=20) print(np.array([20000, ...

请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

3. idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32)：生成一个长度为 n 的一维数组 idx，其中每个元素代表一个节点的编号。 4. idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)}：生成一个字典 idx_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘： n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.z

x1 = np.array([2, 0.5, 0.9, 1]).reshape(1, 4) n2 = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x2 = np.linspace(0, 0.7, 8, dtype=float) n = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x1 = np.append(x1, np.zeros((1, 4)), ...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在...

# Transform a board(matrix) to a tensor def board2tensor(board, color, last_move, reshape_flag=True): # Current-Stone Layer cur = np.array(np.array(board) == color, dtype=np.int) # Enemy-Stone Layer e = np.array(np.array(board) == -color, dtype=np.int) # Last Step Layer l = np.zeros((board.shape[0], board.shape[1])) if last_move is not None: l[last_move[0]][last_move[1]] = 1 # Color Layer # flag = (1 if color == BLACK else 0) # c = flag * np.ones((board.shape[0], board.shape[1])) # Stack cur,e,c into tensor tensor = np.array([cur, e, l]) if reshape_flag: tensor = tensor.reshape(1, tensor.shape[0], tensor.shape[1], tensor.shape[2]) return tensor

函数首先将棋盘中当前棋子的位置和对手棋子的位置分别转换成二值矩阵，然后将上一次落子的位置转换成只有一个位置值为1的矩阵。最后将这三个矩阵堆叠成一个张量，如果reshape_flag为True，则将其reshape成一个4维...

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这段代码主要是读取数据文件并生成邻接矩阵。首先，读取数据文件中的 idx_features_labels ...最后，将邻接矩阵 adj 转置并通过 minimum 函数将其限制在0和1之间，最终返回节点特征、映射字典、邻接矩阵和标签。

请解释以下代码：edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

2. 将edges_unordered数组展平成一维数组，并使用map函数对每个节点编号进行映射，将其转换为对应的索引值。映射关系保存在idx_map字典中。将映射后的一维数组转换为32位整数数组，并按照edges_unordered的...

pts = np.array(pts, dtype=np.int32) print(pts,pts.dtype)

- np.array(pts, dtype=np.int32)：使用NumPy中的array函数将pts转换成一个NumPy数组，并指定数据类型为np.int32，即32位整数。 - print(pts,pts.dtype)：输出该数组和它的数据类型。pts.dtype返回数组...

def load_data(opt): print("Loading {} dataset..." .format(opt.network)) idx_features_labels = np.genfromtxt("{}.content" .format(opt.network), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) #特征 labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1]) # 类别的one-hot编码 idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}.cites".format(opt.network),dtype=np.float32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.float32).reshape(edges_unordered.shape) # 编码到编号的转换 adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32)

这是一个加载数据的函数，它的输入参数是 opt。函数会根据 opt 中的 network 字段的值来确定要加载哪个数据集。该函数会从文件中读取数据，其中 ".content" 文件包含节点的特征，".cites" 文件包含节点之间的边。...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

这段代码有什么问题吗：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘： n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.zeros(8-len(n1))) x2=np.append(np.zeros(8-len(n2)),x2) x=x1+x2 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(3,1,1) ax1.stem(n1,x1) ax1.axis([-1,9,0,2.1]) ax2=fig.add_subplot(3,1,2) ax2.stem(n2,x2) ax2.axis([-1,9,0,0.9]) ax3=fig.add_subplot(3,1,3) ax3.stem(n,x) ax3.axis([-1,9,0,2.1]) plt.show()

x1 = np.array([2, 0.5, 0.9, 1]).reshape(1, 4) n2 = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x2 = np.linspace(0, 0.7, 8, dtype=float) n = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x1 = np.append(x1, np.zeros((1, 8-len(n1...

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1]) # 生成随机坐标 rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num) rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num) scale = 150 noise = np....

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32)

这段代码的作用是将数据集中的节点的索引提取出来，存储到一个numpy数组idx中。其中，idx_features_labels是数据集中的节点信息，第0列是节点的索引。...dtype=np.int32用于指定数组中元素的数据类型为32位整数。

def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思

接下来，函数对数据进行了一些离散化处理，将原数据中的某些列进行了处理，其中第 2、6、10、11 和 12 列为离散化列。处理结果分别保存在 disperse_data 和 disperse_label 中。在处理离散化时，对于每一列数据，...

image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环

image = np.array(grayImage / 255, dtype=float) percent = 0.01 num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1]) rows, cols = np.random.randint(0, image.shape[0], num), np.random.randint(0, image....

np.array(image, dtype=np.int16)

This line of code converts the input image into a NumPy array of data type np.int16. The np.array() function creates a new NumPy array from the input image. The dtype parameter specifies the data ...

dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)

这段代码定义了一个名为dt的NumPy数据类型，该数据类型包含了一个名为age的字段，字段类型为np.int8，即8位整型。 接着，使用这个数据类型dt创建了一个NumPy数组a，该数组由3个元素组成，每个元素都有一个...

pop_mat=np.array([rnd.choice(n,size=n,replace=False) for _ in range(NP)], dtype=np.int64)解释下代码

最后，将生成的每一行通过np.array函数转换为NumPy的数组，并指定数据类型为int64。这样就生成了一个N行n列的整数型二维数组pop_mat。 此代码的作用是生成一个具有随机性的矩阵pop_mat，可用于各种数值计算、数据...

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