usendarray::prelude::*; fnmain(){ // 通过Vec的数据 创建 2 * 2 * 2 的矩阵 letarr1:ArrayBase<OwnedRepr<i32>, _> = Array::from_shape_vec( // 设置数组元素在内存中的排列顺序,可选参数,可以是 .c()(按行排列)或 .f()(按列排列) (2,2,2).f(), vec![1,2,3,4,5,6,7,8] )...
代码语言:txt 复制 use ndarray::Array; let a = Array::from_vec(vec![1, 2, 3]); let b = Array::from_vec(vec![4, 5, 6]); let c = a + b; 推荐的腾讯云相关产品:云服务器CVM,产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cvm 减法:使用运算符-进行数组相减,或使用函数sub...
在实际应用中，我们可以使用图片抓取技术进行数据分析、机器学习等方面的研究。下面是一个示例代码：rustuse ndarray::{Array, Array2};use image::{DynamicImage, GenericImageView};fn load_image(path:&str)-> DynamicImage { image::open(path).unwrap()}fn extract_features(image:&DynamicImage)-> Array...
use ndarray::{Array2,Axis};fngenerate_data()->Array2{letx=Array2:::from_shape_vec((10,1),vec![1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0]).unwrap();lety=x.mapv(|v|2.0*v+1.0);letdata=ndarray::stack(ndarray::Axis(1),&[x.view(),y.view()]).unwrap();data} 1. 2. 3. 4...
ndarray-linalg ="0.16" # For accessing numpy-created objects, based on `ndarray`. numpy ="0.18" 左右滑动查看完整代码 首先,让我们将不透明和通用的点:PyObject变成我们可以使用的对象。 就像我们向PyO3请求“Vec of PyObjects”一样,我们可以请求一个numpy数组,它会为我们自动转换参数。
ndarray = "0.15.4" Rust代码 rust extern crate image; extern crate ndarray; use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma}; use ndarray::{Array2, ArrayView2}; use std::f64; fn load_image(path: &str) -> Array2{ let img = image::open(path).expect("Failed to open image"); ...
use ndarray::{Array, Array2}; 创建一个函数来将二维数组转换为二维向量。函数的签名可以如下所示: 代码语言:txt 复制 fn array_to_vector(arr: [[T; N]; M]) -> Array2<T> { let vec: Vec<T> = arr.iter().flatten().cloned().collect(); Array::from_shape_vec((M, N), vec).unwrap...
ndarray-linalg 线性代数相关函数 一、数组创建 下表显示直接创建多维数组的方法。 也可以通过集合(向量等其它容器)来创建多维数组: 如::from_vec(),::from_iter(), ::default(),::from_shape_fn(),和 ...
我想把几种变化摆在一起看看 extern crate ndarray; use ndarray::Array; fn main() { let a = Array::from_vec(vec![1., 2., 3., 4., 5.]); let b = Array::from_vec(vec![5., 4., 3., 2., 1.]); let z = a + b; …
转换为ndarray: 在Rust中,ndarray似乎是最适配的矩阵库(对于那些想要为Python的NumPy包编写绑定的人来说,ndarray是个不错的选择)。以后我会再写一篇关于将Rust与Python和NumPy绑定的文章!这一步着实有些棘手,如今我们需要将一个C++类型转换为Rust类型。