importnumpyasnpfromnumpyimportrandom# 根据权重进行随机抽样fruits=np.array(['apple','banana','cherry','date','elderberry'])weights=np.array([0.1,0.3,0.2,0.3,0.1])weighted_samples=np.random.choice(fruits,size=4,p=weights)print("Weighted random samples from numpyarray.com:",weighted_samples) P...
旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Ei...
importnumpyasnp# 生成5个0到9之间的随机整数random_integers=np.random.randint(0,10,5)print("Random integers from numpyarray.com:",random_integers)# 生成一个2x2的随机整数矩阵,范围是1到100random_int_matrix=np.random.randint(1,101,size=(2,2))print("Random integer matrix from numpyarray.com:...
lk 表示第二个操作数 rotation_matrix(np.pi) 的维度,其中 l 和k 是索引,l 代表旋转矩阵的行数(这里是 3),k 代表旋转矩阵的列数(这里是 3)。 ijl 表示输出张量的维度,其中 i 和j 与输入图像的 ijk 相同,代表旋转后图像的高度和宽度,而 l 代表旋转矩阵的行数(这里是 3),因为输出图像的颜色通道数与...
函数np.random.permutation和np.random.shuffle用法的区别 函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌(即随机打乱原来的元素顺序);区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作,改变原来数组的顺序,无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作,而是返回一个新的打乱顺序的数组,并不改变原来的数组。 示例...
函数np.random.permutation和np.random.shuffle用法的区别 函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌(即随机打乱原来的元素顺序);区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作,改变原来数组的顺序,无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作,而是返回一个新的打乱顺序的数组,并不改变原来的数组。 示例...
using a random subset of the features in the input. Parameters --- n_trees : int The number of individual decision trees to use within the ensemble. max_depth: int or None The depth at which to stop growing each decision tree. If None, grow each ...
q1=quaternionic.array(np.random.rand(100,4)).normalizedm=q1.to_rotation_matrix to obtain the matrixmfroma quaternionic arrayq1. (Here,mis actually a series of 100 3x3 matrices corresponding to the 100 quaternions inq1.) On the other hand, to obtain a quaternionic array from some matrixm...
defrandomly_rotate_image(img):"""img:cv2 image, uint8 array"""w,h,c=img.shapeangle=360*np.random.random()center=(w/2.,h/2.)M=cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,1.0)_img=cv2.warpAffine(img,M,(w,h))return_img 5.Scaling 缩放 ...
E6.13 Creating a rotation matrix in NumPy E6.14 Mesh analysis of a electrical network E6.15 Matrix operations E6.16 Visualizing linear transformations E6.17 Fitting the Beer-Lambert law with NumPy E6.18 Random sampling of evenly-spaced real numbers E6.19 Simulating coin-tosses E6.20 The...