将a 和b 组合成一个4x5的新数组c (10 points) # a = np.arange(10).reshape(2,-1) # b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
时间: 2024-02-21 15:59:18 浏览: 15
可以使用numpy中的concatenate函数将a和b按照行的方向组合成一个4x5的新数组c,代码如下:
```
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
```
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]]
```
相关问题
在numpy中,一个16x2的数组,每四行求和,输出成一个4x2的数组
可以使用numpy中的reshape和sum函数来实现这个操作。具体方式如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个16x2的数组
arr = np.random.rand(16, 2)
# 将数组按照每4行进行分组,得到4个4x2的小数组
sub_arrays = arr.reshape(4, 4, 2)
# 对每个小数组进行求和操作,得到4个2维向量
sums = sub_arrays.sum(axis=1)
# 输出结果
print(sums)
```
输出结果为一个4x2的数组,其中每个元素表示对应列上4行元素的和:
```
[[2.58076527 1.44201021]
[1.95071284 2.34387655]
[2.40964811 1.81177069]
[2.26590951 2.10003366]]
```
解释这段代码 def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)
这段代码是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。下面是每一行代码的解释:
- `def __init__(self):`:定义了一个类的构造函数。
- `super(MyCNN,self).__init__()`:调用父类的构造函数,继承父类的属性和方法。
- `self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为222x222。
- `self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了一个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=111”表示经过该池化层后输出的特征图大小为111x111。这里池化层使用的是最大池化。
- `self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1)`:定义了第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为4x4,卷积核的步长为1。注释中的“output size=108”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为108x108。
- `self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第二个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=54”表示经过该池化层后输出的特征图大小为54x54。
- `self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5)`:定义了第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为50,卷积核大小为5x5,卷积核的步长为1。注释中的“output size=50”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为50x50。
- `self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第三个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=25”表示经过该池化层后输出的特征图大小为25x25。
- `self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)`:定义了一个全连接层,输入特征数为50x25x25,输出特征数为25。