2.变量直接调用pytorch中的type函数 type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象。 用法如下: t = torch.LongTensor(3, 5) t= t.type(torch.FloatTensor) 3.变量调用pytorch中的type_as函数 如果张量已经是...
numpy数组基本操作,包括copy, shape, 转换(类型转换), type, 重塑等等。这些操作应该都可以使用numpy.fun(array)或者array.fun()来调用。 Basic operations copyto(dst, src[, casting, where])Copies values from one array to another, broadcasting as necessary. 皮皮blog Changing array shape reshape(a, new...
使用索引的方式可以去对矩阵中的单个元素进行操作,如修改,输出等。 一维矩阵的索引使用 我们使用np.arange产生从0-9的一个矩阵,根据索引获取元素打印出来,然后我们尝试通过索引修改一下元素的值,也来查看一下。 import numpy as np #使用np.arange产生从0-9的一个矩阵 arr = np.arange(10) print("一维矩阵arr...
importnumpyasnp a=np.array([1,3,5])b=np.array([2,4,6])# Stack two arrays row-wiseprint(np.vstack((a,b)))>>>[[135][246]]# Stack two arrays column-wiseprint(np.hstack((a,b)))>>>[135246] 分割数组 举例 代码语言:javascript 复制 # Split array into groupsof~3a=np.array([1...
print(type(a)) #[1 2 3 4 5] #<class 'numpy.ndarray'> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 一维数组和二维数组(通常表示矩阵和二维张量),三维矩阵(两个二维矩阵组成) import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) ...
import numpy as np 生成ndarray 生成数组最简单的方式就是使用array函数。array函数接收任意的序列型对象(当然也包括其他的数组),生成一个新的包含传递数据的NumPy数组。 例如: 一维数组: arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6.5]) 支持嵌套多层,如二维数组: arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, ...
import numpy as np im = np.array(Image.open('./data/01/lena.jpg')) print(type(im)) # <class 'numpy.ndarray'> print(im.dtype) # uint8 print(im.shape) # (225, 400, 3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
a1= np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)print(a1.dtype)#int64 ⑶.修改 dtype 要在NumPy中修改数组的数据类型(dtype),可使用astype()方法。这个方法会返回一个新的数组,其中的元素类型被转换为指定的数据类型。下面是一个示例: importnumpy as np ...
import numpy as np lst2 = [[3.14, 2.17, 0, 1, 2], [1, 2, 3, 4, 5]]nd2 =np.array(lst2)print(nd2)print(type(nd2)) 1.1.3 利用 random 模块生成数组 在深度学习中,我们经常需要对一些参数进行初始化,为了更有效训练模型,提高模型的性能,有些初始化还需要满足...
1a=np.array([1, 2, 3]) # Create a 1d array2a[6]:array([1, 2, 3])1a=np.asarray([1, 2, 3])2a[7]:array([1, 2, 3])1print(type(a))# Prints "<class 'numpy.ndarray'>"2print(a.shape) #Prints "(3,)"3print(a.ndim)4print(a.dtype)5print(a[0], a[1], a[2])#...