predictions=[[[2],[3],[4]],[[5],[6],[7]]],那么np.stack(predictions, axis=1)的返回是什么
时间: 2023-11-30 11:26:35 浏览: 27
返回的是一个3维的numpy数组,形状为(2, 3, 1),其中第一维表示原来的两个子列表,第二维表示子列表中的元素位置,第三维表示每个元素的值。具体内容为:
array([[[2],
[5]],
[[3],
[6]],
[[4],
[7]]])
相关问题
predictions=[[[2],[3],[4]],[[5],[6],[7]]],那么np.stack(predictions, axis=1)的作用是什么
np.stack(predictions, axis=1)的作用是将predictions沿着axis=1的方向堆叠起来,生成一个新的数组。在本例中,由于predictions的shape为(2,3,1),因此np.stack(predictions, axis=1)将生成一个新的数组,其shape为(2,1,3,1),其中第二个维度由原来的3变为了1,表示在axis=1的方向上进行了堆叠。
def load_data(address): im=io.imread(address) image_list=[] for item in im: row=[] for i in item: row.append([i[0]]) image_list.append(row) array=np.array(image_list) array=array/255 image=np.expand_dims(array,axis=0) return image address_list=['0.jpg','1.jpg','2.jpg','3.jpg','4.jpg','5.jpg','6.jpg','7.jpg','8.jpg','9.jpg'] for address in address_list: image=load_data(address) predictions=model.predict_classes(image) print('图片预测结果:'+str(predictions[0]))
这段代码的作用是加载图像数据并进行预测。它首先定义了一个`load_data`函数,该函数接受一个地址作为参数,通过`io.imread`函数加载图像,并将图像数据归一化处理。然后,它将图像数据转换为Numpy数组,并在第0维度上扩展维度。最后,它返回处理后的图像数据。
在主程序中,定义了一个地址列表`address_list`,循环遍历地址列表中的每个地址。对于每个地址,调用`load_data`函数加载图像数据,并使用模型`model`进行预测。预测的结果存储在`predictions`变量中,并通过打印语句输出预测结果。
请注意,这段代码中引用了一些未定义的变量,比如`io`、`model`和`np`,你需要在代码中添加相应的导入语句以确保代码能够正确运行。另外,请检查代码缩进是否正确,以保证代码逻辑正确。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)