python argsort()函数 该函数作用到一个数组,也可以是np数据或torch数据 作用后得到一个同维度的数据,每个位置的元素为原数组其元素在所在排的大小次序。 为了更好的解释这个函数,我们用到torch.randperm(n)函数,可以生成一个由0到n-1组成的n维tensor数据 比如我们得到的x其最大值在第1个位置(从0计数),那么1...
array([1,0]) >>>np.argsort(x, order=('y','x')) array([0,1])
self._X_train=Noneself._y_train=None# 利用特征集和标记集拟合函数deffit(self,X_train,y_train):"""根据训练数据集X_train和y_train训练kNN分类器"""assertX_train.shape[0]==y_train.shape[0],\"the size of X_train must equal to the size of y_train"assertX_train.shape[0]>=self.k,\...
借助**Numpy matrix.argmax()**方法,我们能够找到排序给定矩阵中具有一个或多个维度的元素,并且它将返回排序元素的索引值。 语法:matrix.argsort() 返回:返回矩阵中排序元素的索引号 示例#1 :在这个示例中我们可以看到,借助matrix.argsort()方法,我们能够在给定的矩阵中找到排序的元素,并给出作为排序数组索引的输出。
The mAP computation code is similar as https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/959e0ff43f5b82bdacef87f4240bae8415eac45b/test.py#L69 It is incorrect to average the AP for each sample, because AP is computed per-class. The r...
top_k=net.blobs['prob'].data[0].flatten().argsort()[-1:-6:-1] #print labels[top_k] for i in np.arange(top_k.size): print top_k[i], labels[top_k[i]] 下面贴几张检测结果 图3 原始检测图片 图4 conv1参数可视化 图5 conv1特征可视化 ...
(self.__class__.__name__) + 1)) def argsort(self, *args, **kwargs): return np.lexsort((self.right, self.left)) def equals(self, other): if self.is_(other): return True # if we can coerce to an II # then we can compare if not isinstance(other, IntervalIndex): if not ...
[0]forcincount_by_occupation])#获取用户的各个职位数,并作为y轴数据显示y_axis1 = np.array([c[1]forcincount_by_occupation])#让x轴类别的显示按照y轴中每种职位的个数升序排序x_axis =x_axis1[np.argsort(y_axis1)]#y轴也是升序y_axis =y_axis1[np.argsort(y_axis1)]#设置柱状图中x轴范围...
git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail CARS / CARS.py CARS.py5.49 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 root提交于2年前.update CARS.py. # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/12/12 17:10 ...
idxs = scores.argsort() # 值从小到大的 索引 while idxs.numel() > 0: # 循环直到null; numel(): 数组元素个数 # 得分最大框对应的索引, 以及对应的坐标 max_score_index = idxs[-1] max_score_box = boxes[max_score_index][None, :] # [1, 4] ...