arr = np.expand_dims(arr, axis=-1)

时间: 2023-11-29 12:21:21 浏览: 149
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从numpy数组中取出满足条件的元素示例

这行代码使用了NumPy库的expand_dims函数，将数组arr在最后一个维度（axis=-1）上增加了一个维度。例如，如果arr原本的shape为(3, 4)，那么执行这行代码后，arr的shape会变为(3, 4, 1)。这个操作通常用于将一维数组转换成二维数组，或者将二维数组转换成三维数组等等。这个操作在机器学习中也经常用到，例如在图像处理中，将二维图像转换成三维张量。
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np.expand_dims

new_arr2 = np.expand_dims(arr, axis=1) print(new_arr2.shape) # Output: (3, 1) In this example, we first define a numpy array arr with shape (3,). We then use np.expand_dims() to add a new ...

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python中np.expand_dims的作用

例如，当输入一个形状为(3,4)的二维数组，使用np.expand_dims(arr, axis=0)函数在第0个位置增加一个维度，将得到一个形状为(1,3,4)的三维数组。 在深度学习中，np.expand_dims函数常用于将一维数组转换为二维数组或...

np.expand_dims功能

np.expand_dims 是一个 numpy 库中用于扩充数组维度的函数。...例如，当 axis=0 时，np.expand_dims(arr, axis=0) 会在 arr 的最前面插入一个新的维度，使得输出的数组的 shape 变成 (1, arr.shape)。

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) yield img_tensor 这样修改后，这个函数将会生成一个张量序列，每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型，用于训练和测试。

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

这段程序有一些问题，主要是下面这两行代码： ... img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) 这样就可以打开指定文件夹下的所有图片，并将它们转换为张量。

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) 修改为： # 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型 X = np.array(X) X = ...

numpy.expand_dims

b = np.expand_dims(a, axis=1) print(b.shape) # 输出：(4, 1, 2) # 在第二个维度上进行扩充（第二种方法） c = a[:, np.newaxis, :] print(c.shape) # 输出：(4, 1, 2) # 在第二个维度上进行扩充（第三种方法） ...

np.expand_dims(np.array(targets), 1) / 256这段代码的作用

np.array(targets)将输入的targets转换为numpy数组，np.expand_dims(arr, axis)将数组arr在axis维度上扩展一维，本例中axis=1表示在第1个维度上扩展一维。最后除以256是为了将像素值的范围从0~255缩放到0~1之间。

np.expend_dims

np.expand_dims是numpy中的一个函数，用于在数组的指定位置增加一个新的维度。例如，如果有一个shape为(3,4)的数组...如果调用np.expand_dims(arr, axis=1)，则会在第1个位置添加一个新的维度，使其shape变为(3,1,4)。

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numpy.expand_dims(arr, axis) - arr：需要插入新轴的数组。 - axis：新轴插入的位置。 例如，将一维数组转换为二维数组： python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.expand_dim...
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