代码解析:data = np.concatenate(data_list, axis=0)
时间: 2024-05-22 15:13:14 浏览: 18
这行代码的作用是将一个列表中的多个numpy数组沿着某个轴进行拼接,生成一个新的numpy数组。
具体来说,data_list是一个包含多个numpy数组的列表,np.concatenate()函数将这些数组沿着axis=0(即第0个轴,也就是行方向)进行拼接,生成一个新的numpy数组data,其中data的行数等于所有数组的行数之和,列数等于每个数组的列数。
举个例子,如果data_list中有三个数组a、b、c,它们的shape分别是(2, 3)、(3, 3)、(1, 3),那么执行np.concatenate(data_list, axis=0)后,生成的新数组data的shape为(6, 3),它的前两行对应数组a的两行,接下来三行对应数组b的三行,最后一行对应数组c的一行。
相关问题
data = np.concatenate(data_list, axis=0)
This line of code is using the numpy function `concatenate` to join a list of arrays along a specified axis (in this case, axis 0).
`data_list` is assumed to be a list of numpy arrays, all with the same number of columns. `np.concatenate` takes these arrays and combines them into a single array called `data`, where the first axis of each array is stacked on top of each other.
For example, if `data_list` contained two arrays with shape `(10, 3)` and `(7, 3)`, respectively, then `data` would have shape `(17, 3)`, where the first 10 rows would come from the first array and the remaining 7 rows from the second array.
下面代码转化为paddle2.2.2代码 : gt_batch_list.append(gt_pack) input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0) gt_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0) in_data = torch.from_numpy(input_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda() gt_data = torch.from_numpy(gt_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda()
s.cr);
}
} else {
printf("Solution not found\n");
}
free(queue);
free(visited);
import paddle
import numpy as np
gt_batch_list = []
input_batch_list = []
# 假设 input_batch_list 和 gt_batch_list 已 return 0;
}
```
以上是一个完整的C语言程序,可以在控制台中运行,并输出经赋值完成
gt_pack = paddle.to_tensor(gt_batch_list)
input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0)
gt解题过程。注意,由于状态空间较小,使用广度优先搜索可以找到最优解,但_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0)
in_data = paddle.to_tensor(input_batch.copy()).transpose((0, 3, 1, 2)).astype("float32")
gt_data = paddle.to_tensor(gt_batch.copy()).transpose((0, 3, 对于更大的状态空间,可能需要使用其他搜索算法或优化方法,例如A*算法或双向搜索。
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