.创建一个从1到 80、步长为2的一维数组,并将其变成一个8x5的二维矩 阵,转置后输出。要求:每一步操作单独成行。
时间: 2024-05-05 14:16:20 浏览: 11
```python
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.arange(1, 81, 2)
# 将一维数组变为二维数组
arr_2d = arr.reshape((8, 5))
# 转置矩阵
arr_2d_T = arr_2d.T
# 输出转置后的矩阵
print(arr_2d_T)
```
输出结果为:
```
[[ 1 11 21 31 41 51 61 71]
[ 3 13 23 33 43 53 63 73]
[ 5 15 25 35 45 55 65 75]
[ 7 17 27 37 47 57 67 77]
[ 9 19 29 39 49 59 69 79]]
```
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.不用numpy创建一个从1到 80、步长为2的一维数组,并将其变成一个8x5的二维矩 阵,转置后输出。要求:每一步操作单独成行。
```python
arr = list(range(1, 81, 2)) # 创建一维数组
matrix = [] # 初始化二维矩阵
for i in range(0, len(arr), 5):
matrix.append(arr[i:i+5]) # 将一维数组按每5个元素分割成8个小数组,组成二维矩阵
print(matrix) # 输出二维矩阵
matrix_T = [] # 初始化转置后的二维矩阵
for i in range(5):
row = [] # 初始化每一列
for j in range(8):
row.append(matrix[j][i]) # 将每一列的元素添加到对应的行中
matrix_T.append(row) # 添加行到转置后的二维矩阵中
print(matrix_T) # 输出转置后的二维矩阵
```
输出结果:
```
[[1, 3, 5, 7, 9], [11, 13, 15, 17, 19], [21, 23, 25, 27, 29], [31, 33, 35, 37, 39], [41, 43, 45, 47, 49], [51, 53, 55, 57, 59], [61, 63, 65, 67, 69], [71, 73, 75, 77, 79]]
[[1, 11, 21, 31, 41, 51, 61, 71], [3, 13, 23, 33, 43, 53, 63, 73], [5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75], [7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77], [9, 19, 29, 39, 49, 59, 69, 79]]
```
手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、loss变
手写二维卷积的实现需要掌握以下几个步骤:1. 定义卷积核(filter)的大小和数量;2. 对输入图像进行填充;3. 根据步长和输入大小计算输出大小;4. 对输入图像进行卷积计算;5. 应用激活函数;6. 返回输出。
首先,我们需要导入数据集并进行预处理。以MNIST手写数字识别数据集为例,我们可以将图片像素的灰度值归一化到0到1之间。此外,我们还需要将标签进行独热编码。
定义卷积核的大小和数量:我们可以定义多个卷积核,每个卷积核都是一个小矩阵,通过在输入图像上滑动进行卷积运算。对于卷积核的大小,可以根据实际需求选择。一般情况下,卷积核的大小为3x3或5x5。
对输入图像进行填充:填充可以保持输入图像的大小不变,常见的填充方式有“valid”和“same”。对于“valid”填充方式,不进行填充;而对于“same”填充方式,可以根据卷积核的大小自动计算填充大小,使得卷积后输出图像的尺寸与输入图像的尺寸相同。
根据步长和输入大小计算输出大小:步长决定了卷积核在输入图像上滑动的距离。通过步长的调节,我们可以控制输出图像的大小。对于输入图像的大小为n x n,卷积核的大小为f x f,填充大小为p,步长为s时,输出图像的尺寸可以通过下面的公式计算得到:(n+2p-f)/s+1。
对输入图像进行卷积计算:将卷积核与输入图像进行点乘操作,并将结果相加,可以得到卷积后的输出。
应用激活函数:卷积计算后的输出需要通过激活函数进行非线性映射。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
训练时间、预测精度和loss的变化可以通过反向传播算法进行优化。我们可以定义损失函数,如交叉熵损失函数,并使用梯度下降算法来更新卷积核的权重参数。通过不断迭代训练集,我们可以减小损失函数的值,提高预测精度。
在实验中,我们可以使用卷积神经网络(CNN)对MNIST数据集进行训练和测试。通过调整网络参数和超参数,我们可以观察到训练时间、预测精度和loss的变化情况。在训练过程中,我们可以使用交叉验证的方式来评估模型的性能。
总结起来,手写二维卷积的实现包括定义卷积核、填充方式、步长、卷积计算、激活函数以及损失函数等步骤。在至少一个数据集上进行实验,我们可以观察到训练时间的变化、预测精度的提高以及loss的减小。这些实验结果可以帮助我们优化卷积神经网络的结构和参数设置。