最后一步,np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2),(2, 7, 7)), (1, 2, 0)),这个np.transpose是numpy中的一个转置函数,如果很多人和我一样,真的在脑子里尝试转置这个(2,7,7)数组(图2),然后将axis从(0,1,2)转到(1,2,0),估计很多人和我一样,脑子转不过来。 那么我...
n1.T)) n2 = np.arange(24).reshape(4,3,2) print (n2) print ('*-'*20) print (n2[1,:,:]) print ('*-'*20) print (n2[:,1,:]) print ('*-'*20) print (n2[:,:,1]) # 轴变换 transpose print ('*-'*20) n3 = n2.transpose((1,0,2)) print (n3)...
arr.transpose((1,0,2)) 1. array([[[ 0, 1, 2], [ 6, 7, 8]], [[ 3, 4, 5], [ 9, 10, 11]]]) 1. 2. 3. 4. 5. 通用函数:快速的元素级数组函数 可以同时对数组的整体数据进行函数变换。例如sqrt(平方)和exp(e的指数值);add(求多个数组的和)或maximum(多个数组中元素级别最大的...
通过导入numpy库,可以使用其提供的各种函数和类。常用的有创建数组的函数,如np.array、np.zeros、np.ones等;数学函数,如np.sin、np.cos、np.exp等;矩阵操作函数,如np.dot、np.transpose等;统计函数,如np.mean、np.std、np.median等;以及随机函数,如np.random.rand、np.random.randint等。 使用np时,首先需要...
t.transpose() ②第二种 t.T ③第三种 解释一下:这里通过交换0-axis和1-axis轴巧妙的将数据进行了转置 t.swapaxes(1,0) 2.2 数值的修改 这里通过举例子,来解释更容易理解! ①单边进行修改 这里其实是基于numpy中布尔索引,感兴趣的同学可以自行百度。
2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长, padding是否补零 3. tf.layers.batch_normalize(input, training=False) 进行归一化操作 ...
arr.transpose((1,0,2)) # 比较费脑子 arr 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 二. 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数(接收一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器。例如: ...
numpy.transpose 格式如下: numpy.transpose(arr, axes) arr:表示要转置的矩阵,axes:整数的列表,对应维度,通常所有的维度都会翻转 numpy.adarry.T(效果与transpose类似) numpy.rollaxis 该函数向后滚动特定的轴,直到一个特定的位置,这个函数接受3个参数。numpy.rollaxis(arr, axis, start) ...
该函数可把数组转换为一维的迭代器,可通过 for 循环输出。此处生成的是视图,故修改一维迭代器的值时,原数组对应位置的值也会改变。 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) y = x.flat print(y) # <numpy.flatiter object at 0x000001E63CE05960> ...
原型:tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 参数: a: 一个类型为 float16, float32, float64, int32,complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量。