shape()返回的是数据作为矩阵时每个维度的长度.比如: arr1 = np.array([ [1, 2], [1, 2] ]) arr1.shape # (2, 2) arr2 = np.array([ [1, 2, 3], [1, 2, 3] ]) arr2.shape # (2, 3) arr3 = np.array([ [ [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4] ]...
从上面可以看出,数组的维度与shape里面的元素个数有关,有n个就是n维。一维数组中shape[0]=c表示有c列,二维的shape[1]=c代表有c列,三维的shape[2]=c表示有c列。这样下去,可以得到shape的最后一个数值表示列,依次从右到左表示为列、行、块(自己取的名字)...。即,n维数组的列数维shape[n-1]=c。怕有...
matplotlib的imshow()方法显示图像时提示:TypeError: Invalid shape (100, 100, 5) for image data #juzicode.com; #vx:桔子code importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt arr= np.full((100,100,3),100) plt.imshow(arr) arr= np.full((100,100,5),100) plt.imshow(arr) --- ...
获取高斯滤波处理的图像后, cv2.pyrDown()函数通过抛弃偶数行和偶数列来实现向下采样。 importnumpyasnpimportcv2# 使用cv2.pyrDown()实现对图像的下采样o=cv2.imread('lena.jpg')r1=cv2.pyrDown(o)r2=cv2.pyrDown(r1)r3=cv2.pyrDown(r2)print("o.shape",o.shape)print("r1.shape",r1.shape)print("...
()X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data,y,test_size=0.2,random_state=33)X_train.shape,X_test.shape###%%time# 用两行命令进行机器学习xgb=XGBClassifier(objective='binary:logistic',random_state=33,n_jobs=-1)xgb.fit(X_train,y_train)# 对测试数据进行预测xgb_predictions=xgb...
shape = (100, 100) # 地图大小 noise = generate_noise(shape) # 绘制地形地图 plot_terrain(noise) ``` 3. 示例代码说明 - `generate_noise()`函数用于生成随机的高度数据。 - `plot_terrain()`函数用于绘制地形地图,使用matplotlib的imshow函数将高度数据转换为图像。
python中的shape[-1]与shape[0],shape[1]的含义 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...
输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。 当输入数组的某个轴的长度为 1 时,沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。 如果觉得上面几条机制比较晦涩难懂,没关系。简而言之,就是 Python ...
pen.shape("turtle") 6 pen.penup() 7 pen.goto(-50,-50)# 居中位置 8 pen.pendown() 9 # 设置填充颜色 10 pen.fillcolor("blue") 11 pen.begin_fill()# 开始填充 12 # 绘制四边形 13 for_inrange(4): 14 pen.forward(100)# 前进100个像素 ...
# [ True, True],# [ True, True],# [ True, True],# [ True, True]],# [[ True, True],# [ True, True],# [ True, True],# [ True, True],# [ True, True]]])print(arr.shape) # (2, 5, 2, 10, 5)print(arr[...,np.newaxis...