shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: importtorch x= torch...
Python中的shape[0]shape[1] shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: 参数是一个数时,返回空: 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]...
ENtf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)返回张量的形状。这个操作返回一个表示...
Python中的shape[0]shape[1]Python中的shape[0]shape[1]shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，⽐如shape[0]就是读取矩阵第⼀维度的长度。shape的输⼊参数可以是⼀个整数（表⽰维度），也可以是⼀个矩阵。以下例⼦可能会好理解⼀些：参数是⼀个数时，返回空：直...
首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: ...
读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵 shape[0]就是计算行数,shape[1]就是计算列数, >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) ...
shape[1])) # 得到数据的总结信息 summary_df = df.describe() # 得到变量列表,得到格式为list cols = df.columns.tolist() 输出的summary_df如下图所示。使用pandas的describe()后,我们可以很轻松的得到关于所有变量的基本信息: 以上图为例,我们发现year_id这个变量的最大最小及均值都是1947,且标准差为0...
import numpy as np arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3)) print(arr.shape) # (3, 3) print(arr.reshape((1, arr.shape[0], arr.shape[1], 1)).shape) # (1, 3, 3, 1) 发布于 2020-06-17 12:30 1 周继红被免去游泳运动管理中心主任以及国家跳水队领队职务,她对中国跳水有何贡献...
shape[-1] != 3: # 读取image数组最后一维的长度,不为3说明包含Alpha通道,为了图片格式统一,舍去 continue image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize)) # 缩小图片大小 avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize) # 计算图片平均RGB值sourceimages.append...
img.shape[0:2]返回的是图像的维度信息。解释：1. img对象代表图像数据 在Python中处理图像时，通常使用库如OpenCV或matplotlib等，加载图像后会返回一个对象，如img。这个对象包含了图像的所有信息，例如像素值、尺寸等。2. shape属性表示图像的维度 img.shape是一个包含图像尺寸信息的元组。对于彩色图像...