array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) #法1:将二维数组转换为一维数组 array_1d = array_2d.flatten() print('法1:', array_1d) #法2:将二维数组转换为一维数组 array_1d = array_2d.reshape(-1) print('法2:', array_1d) #法3:将二维数组转换为一维
importnumpyasnp# 创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 使用 flatten 方法拉直array_1d_flatten=array_2d.flatten()print("拉直后的数组(flatten):",array_1d_flatten)# 使用 ravel 方法拉直array_1d_ravel=array_2d.ravel()print("拉直后的数组(ravel):",array_1d_...
array([[1, 2, 3], # shape改为4*3 [3, 4, 5], [6, 6, 7], [8, 9, 9]]) # 例二 a = np.array( [[1, 2, 3, 3], [4, 5, 6, 6], [7, 8, 9, 9]]) a.reshape((2, -1)) # -1代表行或列待计算 # 输出 array([[1, 2, 3, 3, 4, 5], # shape改为2*6 ...
import numpy as np # 示例二维数组 array_2d = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 100]]) # 将二维数组转换为一维列表 array_1d = array_2d.flatten() # 使用3倍标准差确定离群值的阈值 threshold = 3 * np.std(array_1d) # 遍历一维列表,...
将二维数组转换为一维数组array_1d=array_2d.flatten()print('法1：',array_1d)# 法2：将二维数组...
除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。 目录 一、PIL库 一、安装命令 二、Image模块 ...
model.add(MaxPooling2D(#Output(25,25,64)pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', ))#全连层 Layer -1model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) model.add(Activation('relu'))#全连层 Layer -2model.add(Dense(512)) ...
dst = cv.filter2D(img,-1,kernel) blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original') plt.xticks([]...
arr_2d_slice[0] =1print(arr_2d_slice)print(arr_2d) 切片索引 ndarray的切片语法和Python list类似,对于高维对象,花样比较多,可以在一个或者多个轴进行切片,也可以跟整数索引混合使用(降低维度)。 举个例子: arr_test = np.array([[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]])print(arr_test[:2])print(a...
() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self...