importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 假设我们的数据是二维数组中的元素总和data=np.array([[10,20,30],[40,50,60]])# 计算每个数字的总和flat_data=data.flatten()# 绘制饼图labels=[f'Num{i+1}'foriinrange(len(flat_data))]sizes=flat_data plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%...
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...
列表展开是指将多维列表转换为一维列表的过程,我们将介绍如何使用Python语法和 NumPy 库来分别展平 二维、三维和四维度的列表。闲话少说,我们直接开始吧!2.展开二维列表让我们首先创建一个名为flatten_2d的函数,该函数可以展平常见的二维数组。该函数采用list类型的列表作为输入并返回展开后的列表。代码实现如...
(x) # x = AveragePooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Flatten()(x) x = Dense(225)(x) x = Dropout(0.5)(x) x = Dense(225, activation='softmax')(x) x_out = Lambda(lambda y: tf.math.l2_normalize(y, axis=1))(x) model = Model(inputs, x) model.summary() Model: "...
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,...
set_title('2D Histogram') axes[2].hist2d(x, y, bins=nbins, cmap=plt.cm.BuGn_r) # 高斯kde k = kde.gaussian_kde(data.T) xi, yi = np.mgrid[x.min():x.max():nbins * 1j, y.min():y.max():nbins * 1j] zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()])) # 密度图 ...
out, 512, (2, 4), 2, "SAME")# convout = tf.layers.conv2d(out, 512, 3, 1, "VALID", activation=tf.nn.relu)image_summary("out_6_layer", out)ifself._config.positional_embeddings:# from tensor2tensor lib - positional embeddings# 嵌入位置信息（positional）# 后面将会有一个 flatten ...
list_1 = np.array(np.arange(1,10000)) list_1 = np.sin(list_1) print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start)) 从如下运行结果,可以看到使用Numpy库的速度快于纯 Python 编写的代码: 使用纯Python用时0.017444372177124023s 使用Numpy用时0....
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)) ...
('group').values.flatten().tolist()values += values[:1]ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="group A")ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)# 第二个values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist()values += values[:1]ax.plot(angles, ...