image_arr = np.array([r_arr, g_arr, b_arr]).reshape(480, 640, 3)
时间: 2024-05-27 12:14:10 浏览: 17
This code creates a 3-dimensional numpy array called "image_arr" with a shape of (480, 640, 3). The array is created by combining three 2-dimensional numpy arrays "r_arr", "g_arr", and "b_arr" along the third dimension (axis=2), representing the red, green, and blue channels of an image. The resulting array has 480 rows, 640 columns, and 3 channels (RGB). The reshape() function is used to reshape the 1-dimensional arrays "r_arr", "g_arr", and "b_arr" into the appropriate 2-dimensional shapes before combining them into the final 3-dimensional array.
相关问题
image_arr = np.array([r_arr, g_arr, b_arr]).reshape(480, 640, 3)可以帮我重写这句让数组变得小一点吗
如果想要让数组变得小一点,可以尝试缩小图像的大小。
可以使用OpenCV库中的resize函数来缩小图像的大小。代码如下:
```
import cv2
image_arr = cv2.resize(np.array([r_arr, g_arr, b_arr]).transpose(1,2,0), (320,240))
```
其中,transpose函数将三个通道的数组转置为(480, 640, 3)的形状,然后使用resize函数将图像缩小到320x240的大小,从而减小数组的大小。
note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1)
这两行代码的作用是将 `note_arr` 和 `offset_arr` 合并成一个新的 numpy 数组 `note_data`,用于训练模型。
首先,`note_arr` 通过 `np.reshape` 函数被重新构造成一个新的形状 `(note_arr.shape[0], -1)` 的数组。其中,`note_arr.shape[0]` 表示样本数,`-1` 表示其余所有维度的元素数量将被自动计算得出。这里的目的是将 `note_arr` 中的后两维(即音符和持续时间)合并成一个维度,以方便后面的处理。
然后,`note_arr` 和 `offset_arr` 通过 `np.concatenate` 函数在最后一个维度上进行合并。这里的 `axis=-1` 表示在最后一个维度上进行合并,也就是将 `offset_arr` 中的偏移量添加到 `note_arr` 中的音符和持续时间后面。
最终,得到的 `note_data` 形状为 `(n_samples, n_notes * (n_durations + 1))`,其中 `n_notes * (n_durations + 1)` 表示每个样本中所有音符和它们的偏移量所占的总元素数量。
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