np.reshape(1,2)

时间: 2023-10-08 20:05:18 浏览: 54
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在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法

这段代码使用 NumPy 库中的 reshape() 函数将 data 数组转换为一个形状为 (1, 32, -1) 的新数组。其中 -1 的意思是该位置的值由程序自动计算得出，以满足新数组的总元素个数与原数组相同。这个代码的作用是将 data 数组按照行优先的顺序重新排列成一个形状为 (1, 32, -1) 的三维数组。
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Numpy之reshape()使用详解

arr_4d = arr_2d.reshape((1, 2, 3, 2)) print(arr_4d) 当我们使用reshape()时，newshape中的数字组合必须保证原始数组的所有元素都能被正确分配到新的形状中。例如，如果有一个10个元素的一维数组，我们...
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详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题

我们知道numpy.ndarray.reshape()是用来改变numpy数组的形状的，但是它的参数会有一些特殊的用法，这里我们进一步说明一下。代码如下： import numpy as np class Debug: def __init__(self): self.array1 = np....

elif count == 7: x_train_one = np.reshape(x_train[:, :, 0], [len(x_train), cold, 1]) x_train_two = np.reshape(x_train[:, :, 1], [len(x_train), cold, 1]) x_train_three = np.reshape(x_train[:, :, 2], [len(x_train), cold, 1]) x_train_four = np.reshape(x_train[:, :, 3], [len(x_train), cold, 1]) x_train_five = np.reshape(x_train[:, :, 4], [len(x_train), cold, 1]) x_train_six = np.reshape(x_train[:, :, 5], [len(x_train), cold, 1]) x_train_seven = np.reshape(x_train[:, :, 6], [len(x_train), cold, 1]) x_test_one = np.reshape(x_test[:, :, 0], [len(x_test), cold, 1]) x_test_two = np.reshape(x_test[:, :, 1], [len(x_test), cold, 1]) x_test_three = np.reshape(x_test[:, :, 2], [len(x_test), cold, 1]) x_test_four = np.reshape(x_test[:, :, 3], [len(x_test), cold, 1]) x_test_five = np.reshape(x_test[:, :, 4], [len(x_test), cold, 1]) x_test_six = np.reshape(x_test[:, :, 5], [len(x_test), cold, 1]) x_test_seven = np.reshape(x_test[:, :, 6], [len(x_test), cold, 1]) input_out = [x_train_one, x_train_two, x_train_three, x_train_four, x_train_five, x_train_six, x_train_seven] layer_out = [x_test_one, x_test_two, x_test_three, x_test_four, x_test_five, x_test_six, x_test_seven] return input_out, layer_out

首先，对于训练集数据x_train，它将第一维度的数据（即[:, :, 0]）进行重塑，使得每个样本的维度变为[cold, 1]，然后分别赋值给x_train_one、x_train_two、x_train_three等变量。同样的操作也对测试集数据x...

tf.reshape 和np.reshape

tf.reshape和np.reshape都是用于改变张量形状的函数。它们的参数都是一个张量和一个目标形状，但是在使用上有一些不同。tf.reshape是TensorFlow中的函数，用于改变张量的形状，它的参数是一个张量和一个目标形状，...

datawin1, datawin2, datawin3, Currentout, Timeout = [], [], [], [], [] for i in range(look_back, len(dataset_feature)-look_back, 1): window = dataset_feature[i-look_back:i, 0:-1] window = np.reshape(window, (1, 6*look_back)) window = np.array(window) datawin1.append(window) datawin2.append(dataY[i-1]) Timeout.append(Time[i-1]) Currentout.append(Current[i-1]) datawin1 = np.array(datawin1) datawin2 = np.array(datawin2) datawin2 = np.reshape(datawin2, (datawin2.shape[0], datawin2.shape[1])) datawin1 = np.reshape(datawin1, (datawin1.shape[0], 6*look_back)) Timeout = np.array(Timeout) Currentout = np.array(Currentout) Timeout = np.reshape(Timeout, (Timeout.shape[0], 1)) Currentout = np.reshape(Currentout, (Currentout.shape[0], 1)) dataset_featureout = np.concatenate((datawin1, datawin2), axis=1)

这段代码看起来是在进行数据窗口化的操作，将原始数据集的某个时间段内的数据作为一个窗口，然后将...整个操作中，look_back 参数用于指定时间窗口的长度，np.reshape 用于将数据转换为正确的形状以便后续处理。

return np.array(x), np.array(y), np.array(u), np.array(r).reshape(-1, 1), np.array(d).reshape(-1, 1)

- Similarly, np.array(y), np.array(u), np.array(r).reshape(-1, 1), and np.array(d).reshape(-1, 1) convert y, u, r, and d into numpy arrays. - The reshape method is used to convert r and d into 2D ...

解释trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

其中，训练集和测试集的样本数量保持不变，时间步长设为1，特征数量等于原始数据集中每个样本的特征数量。这样，训练集和测试集的输入数据就被转换成了三维数组，可以作为神经网络模型的输入。最后，代码返回 ...

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array = np.hstack((a, b)) print(array) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] 6. 代码如下： python import numpy as np array ...

np.reshape

np.reshape 是 NumPy 库中的一个函数，用于将一个数组重塑为指定形状的新数组，而不改变原始数组的数据。该函数的语法如下： python numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 其中，arr 表示要被重塑的...

init_action_G = np.hstack((np.real(self.G.reshape(1, -1)), np.imag(self.G.reshape(1, -1))))

首先，self.G.reshape(1, -1)将self.G转换为一个一行的数组。然后，np.real和np.imag分别提取数组中的实部和虚部，生成两个一维数组。最后，np.hstack将这两个一维数组水平拼接成一个二维数组。因此，init_action_G...

x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))

接下来，通过np.reshape函数，将训练集和测试集的数据形状进行重新调整。这里使用了(x_train.shape[0], 60, 1)作为新的形状参数。 具体来说，这段代码将训练集和测试集的数据重新调整为三维数组，其中第一个...

解释下面的代码：g0 = np.array([1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)]) g1 = np.array([1 / math.sqrt(2), -1 / math.sqrt(2)]) g0 = np.array(g0).ravel() g1 = np.array(g1).ravel() g0 = paddle.to_tensor(g0).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) g1 = paddle.to_tensor(g1).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) g0_col = g0.reshape((1, 1, -1, 1)) g1_col = g1.reshape((1, 1, -1, 1)) g0_row = g0.reshape((1, 1, 1, -1)) g1_row = g1.reshape((1, 1, 1, -1))

4. g0_col和g1_col分别通过reshape函数将g0和g1调整为1行1列的四维Tensor，其中最后一个维度为1。这样可以将它们视为列向量，并在计算中使用。 5. g0_row和g1_row通过reshape函数将g0和g1调整为1行1列的四维Tensor...

解释A = np.reshape(input_list[:n*n], (n, n)) b = np.reshape(input_list[n*n:], (n, 1))

第二行代码 b = np.reshape(input_list[n*n:], (n, 1)) 将 input_list 的后面所有元素（也就是第 n*n+1 个元素到最后一个元素）取出来，按照 (n, 1) 的形状进行重塑，得到一个 n 行 1 列的列向量 b。...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1)在python中的意思

- theta_t 是一个 4 行 1 列的数组，表示模型的参数； - X_t 是一个 5 行 4 列的数组，表示输入数据。其中第一列全是 1，是为了方便计算加入的截距； - y_t 是一个 5 行 1 列的数组，表示输出数据。 这个例子...

程序执行报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)，im1 = Image.open('skeleton_median.bmp') im2 = Image.open('binary_high.bmp') arr1 = np.array(im1) arr2 = np.array(im2) # 获取矩阵形状 h, w = arr1.shape # 创建坐标矩阵 x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) # 将两个矩阵合并为一个矩阵 mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) # 保存矩阵为txt文件 np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')

mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f') 如果arr1.shape的值不是一个长度为2的元组，你需要检查图像文件是否正确读取，或者尝试使用...

9. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠

b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.hstack((a, b)) # 水平堆叠 print(new_arr) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] 其中，np.hstack((a, b)) 表示将...

8. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)垂直堆叠

b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.vstack((a, b)) # 垂直堆叠 print(new_arr) 输出结果为： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] 其中，np.vstack((a, b)) ...

def formatData(X, y, i): # Format the MFCC data X_data = [] y_data = [] if i==0: # 12 features (MFCC) for sample, label in zip(X, y): features = extractFeatures(sample) mfcc = np.mean(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # mean X_data.append(mfcc) y_data.append(label) X_data = np.reshape(X_data, (-1, n_mfcc)) else: # 24 features (MFCC + variance) for sample, label in zip(X, y): features = extractFeatures(sample) mfcc = np.mean(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # mean var = np.var(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # added variance X_data.append(np.hstack((mfcc, var))) y_data.append(label) X_data = np.reshape(X_data, (-1, 2*n_mfcc)) return np.array(X_data), np.array(y_data)

2. 对于每个样本，提取MFCC特征并计算其平均值或平均值和方差。 3. 将处理后的数据添加到X_data和y_data中。 4. 根据标志位i的不同，将X_data格式化为12个MFCC特征或者24个MFCC特征和方差。 5. 返回格式化后...

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