错误使用 .' TRANSPOSE 不支持 N 维数组。

时间: 2024-03-13 15:45:19 浏览: 28
这个错误通常是因为您正在尝试对一个多维数组使用 `'` 进行转置操作。在 MATLAB 中,`'` 只能用于对矩阵进行转置操作,而不能用于对 N 维数组进行转置操作。如果您想要对一个 N 维数组进行转置操作,可以考虑使用 `permute` 函数来重新排列维度。例如,如果您有一个 3 维数组 `A`,您可以使用以下代码将第一和第二维进行转置: ``` B = permute(A, [2 1 3]); ``` 这将返回一个新的数组 `B`,其中第一维和第二维已经被转置。您可以根据需要修改维度的顺序。
相关问题

错误使用.. TRANSPOSE 不支持N维数组。请使用PAGETRANSPOSE/PAGECTRANSPOSE 转置页,或使用 PERNUTE重新排列N维数组的维度。

这个错误通常出现在你试图对一个 N 维数组进行转置时。TRANSPOSE 只支持对二维矩阵进行转置,因此如果你想要对一个 N 维数组进行转置,你需要使用 PAGETRANSPOSE 或者 PERMUTE 函数。 PAGETRANSPOSE 可以用于对多个页进行转置,而 PERMUTE 可以用于重新排列 N 维数组的维度。例如,如果你想要对一个三维数组进行转置,可以使用 PERMUTE 函数: ``` A = permute(A, [3 2 1]); ``` 这将把 A 的第一个维度与第三个维度交换,从而实现转置。注意,这里的 [3 2 1] 表示新的维度顺序,也就是原先的第三个维度现在成为了第一个维度,原先的第一个维度现在成为了第三个维度。

错误使用 .' TRANSPOSE 不支持 N 维数组。请使用 PAGETRANSPOSE/PAGECTRANSPOSE 转置页,或使用 PERMUTE 重新排列 N 维数组的维度。

这个错误通常是因为您正在尝试对一个多维数组使用 `'` 进行转置操作。在 MATLAB 中,`'` 只能用于对矩阵进行转置操作,而不能用于对 N 维数组进行转置操作。如果您想要对一个 N 维数组进行转置操作,可以考虑使用 `permute` 函数来重新排列维度,或使用 `pagetranspose` 或 `pagectranspose` 函数来转置矩阵的第三个维度(即页)。 例如,如果您有一个 3 维数组 `A`,您可以使用以下代码将第一和第二维进行转置: ``` B = permute(A, [2 1 3]); ``` 这将返回一个新的数组 `B`,其中第一维和第二维已经被转置。您可以根据需要修改维度的顺序。 如果您想要对矩阵的第三个维度进行转置,可以使用 `pagetranspose` 或 `pagectranspose` 函数。例如,如果您有一个大小为 `m x n x p` 的 3 维数组 `A`,您可以使用以下代码将第三个维度进行转置: ``` B = pagetranspose(A); ``` 或者 ``` B = pagectranspose(A); ``` 这将返回一个新的数组 `B`,其中矩阵的第三个维度已经被转置。

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import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show(),上述代码出现问题:AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'

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import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('test.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show()上述代码出现问题:alueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

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