广播机制主要包括以下几个部分: 让所有输入数组都向其中 shape 最长的数组看齐,shape 中不足的部分都通过在前面加1补齐。 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...
另一个快速而有用的属性是.shape,它只输出一个元组(行、列): 代码语言:javascript 复制 print(movies_df.shape) 运行结果: 代码语言:javascript 复制 (1000,11) 注意,.shape没有括号,它是一个简单的格式元组(行、列)。我们的movies DataFrame中有1000行和11列。 在清理和转换数据时,您将需要经常使用.shape。
A = np.array([1,1,5,4,9,5,4,3,7,10]) B = [i for i in range(A.shape[0]) if A[i]== 5] B ''' Result:[2, 5] ''' 为了方便理解它的逻辑,我们把它拆成一般的for循环来看 A = np.array([1,1,5,4,9,5,4,3,7,10]) B = [] for i in range(A.shape[0]): if(A...
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(X), 1)), X] # 添加截距项# 初始化权重initial_weights = np.zeros(X_b.shape[1])# 设置参数learning_rate = 0.1num_iterations = 1000# 训练模型weights = gradient_descent(X_b, y, initial_weights, learning_rate, num_iterations)# 预测predictions = predict(X_b, weights)print("预测结果:"...
-1]) detection_masks= tf.slice(detection_masks, [0, 0, 0], [real_num_detection, -1, -1]) detection_masks_reframed= utils_ops.reframe_box_masks_to_image_masks( detection_masks,detection_boxes, image.shape[1],image.shape[2]) detection_masks_reframed= tf.cast( tf.gre...
('uint8')return xdef plot_filters(filters):newimage = np.zeros((16*filters.shape[0],8*filters.shape[1]))for i in range(filters.shape[2]):y = i%8x = i//8newimage[x*filters.shape[0]:x*filters.shape[0]+filters.shape[0],y*filters.shape[1]:y*filters.shape[1]+filters.shape[...
print(x.shape, sr) (396688,) 22050 以上步骤的返回值为一段音频的时间序列,其默认采样频率(sr)为22KHZ mono。我们可将其改为: librosa.load(audio_path, sr=44100) 可重新采样为44.1KHZ, librosa.load(audio_path, sr=None) 或者不重新采样。
import theanoimport theano.tensor as Tx = T.dvector('x')y = x ** 2J, updates = theano.scan(lambda i, y,x : T.grad(y[i], x), sequences=T.arange(y.shape[0]), non_sequences=[y,x])f = theano.function([x], J, updates=updates)f...
ndarray.shape 数组的形状 ndarray.size 数组中元素的总数 ndarray.dtype 数组中元素的数据类型 ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小 ndarray.data 实际数组元素的缓冲区 x = np.arange(15).reshape(3,5) print('x = ', x) print('数组轴的个数:',x.ndim) print('数组的形状:',x.shape) print(...