np_image =tensor_image.numpy() np_image= np.transpose(np_image, [1, 2, 0]) plt.show() 方式二 利用torchvision中的功能函数,一般用于批量显示图片。 img=torchvision.utils.make_grid(img).numpy() plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0))) plt.show()...
numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a) 本系列来自B站up主莫烦的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Ex411L7oT?p=7 import numpy as np """ [[14 13 12 11] [10 9 8 7] [ 6 5 4 3]] 1. argmin,argmax 返回array中...
Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组形状reshape 不改变数据的条件下修改形状flat数组元素迭代器flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组ravel 返回展开数组numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下...
使用np.size获取列的数量是指使用NumPy库中的size函数来获取数组或矩阵的列数。该函数返回一个整数,表示数组或矩阵的列数。 NumPy是一个开源的Python科学计算库,提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数,是进行科学计算和数据分析的重要工具之一。 使用np.size获取列的数量有以下几个步骤: 导入NumPy库:在代码中导...
是指使用NumPy库中的linspace函数来生成一个等差数列,其中包含了指定范围内的一系列浮点数。 np.linspace函数的参数包括起始值、结束值和元素个数。它会根据这些参数生成一个等差数列,并返回一个NumPy数组。 具体答案如下: np.linspace函数是NumPy库中的一个函数,用于生成一个等差数列。它的参数包括起始值、结束值和...
self.normalized_cov_params = np.dot(self.pinv_wexog, np.transpose(self.pinv_wexog)) self.df_model =np_matrix_rank(self.exog) -1self.df_resid = self.exog.shape[0] -np_matrix_rank(self.exog) 开发者ID:tshauck,项目名称:statsmodels,代码行数:12,代码来源:generalized_linear_model.py ...
rx = np.transpose(np.array((rx_M,rx_N))) tx = np.transpose(np.array((tx_A,tx_B)))returntx, rx, d, wd 开发者ID:rowanc1,项目名称:simpegdc,代码行数:55,代码来源:BaseDC.py 示例10: readUBC_DC2DModel ▲点赞 1▼ defreadUBC_DC2DModel(fileName):fromSimPEGimportnp, mkvc""" ...
numpy有一些不是那么常用,但是很有用的函数。 1. np.cross() 求两个向量的叉积,示例如下: 2. np.isnan() 函数功能:Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. 3. np.count_nonzeros() 4. np.transpose() 函数功能:对高维数组进行轴的变换,对二维数组进行转置。例如:...
np.squeeze()函数可以删除数组形状中的单维度条目,即把shape中为1的维度去掉,但是对非单维的维度不起作用。 np.mod():x1 % x2,结果符号和x2的符号相同,x1,x2均为正数时,结果为其余数,有一个为负数时,结果为相除后的向下取整+x2的符号 print(np.mod(-5,3)) ...
我正在使用下一个cost()和gradient()正则化函数: def cost(theta, x, y, lam): theta = theta.reshape(1, len(theta)) predictions = sigmoid(np.dot(x, np.transpose(theta))).reshape(len(x), 1) regularization = (lam / (len(x) * 2)) * np.sum(np.square(np.delete(theta, 0, 1))...