np_image= np.transpose(np_image, [1, 2, 0]) plt.show() 方式二 利用torchvision中的功能函数,一般用于批量显示图片。 img=torchvision.utils.make_grid(img).numpy() plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0))) plt.show()
# 将通道轴与高度、宽度轴交换 transposed_array = np.transpose(array, (2, 0, 1)) # 将转置后的数组转换为图像 transposed_image = Image.fromarray(transposed_array.transpose(1, 2, 0)) 在上面的代码中,我们首先使用 PIL 库的 Image.open 函数加载一个图像,然后使用 numpy.asarray 函数将图像转换为数...
transposed_array = np.transpose(array, (2, 0, 1)) # 將轉置後的陣列轉換為影像 transposed_image = Image.fromarray(transposed_array.transpose(1, 2, 0)) 在上面的程式碼中,我們首先使用 PIL 庫的 Image.open 函式載入一個影像,然後使用 numpy.asarray 函式將影像轉換為陣列。接下來,我們使用 numpy....
Op code doesn't have cpu version --- # 思路: # 从目录data中的obj读取得到mesh-- # 通过renderer将mesh渲染得到纹理obj # 保存几个文件-做关闭 import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 0 # jt.flags.use_cuda((int)1) # jittor_core.flags.use_cuda(1) import os imp...
对索引的置换image = np.transpose(image, (2,0,1)) https://www.cnpython.com/qa/406818 改变形状的张量: [width, height, channels] 进入: [channels, height, width] __EOF__
1 transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数。 我们看如下一个numpy的数组: AI检测代码解析 arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], ...
阅读下面程序 arr=np.arange(6).reshape(1,2,3) print(arr.transpose(2,0,1)) 执行上述程序后,结果是() A.[[[2 5]] [[0 3]] [[1 4]]]B.[[[1 4]] [[0 3]] [[2 5]]]C.[[[0 3]] [[1 4]] [[2 5]]]D.[[[0] [3]] [[1] [4]] [[2] [5]]]...
arr3首先被分成了2个大的元素集合,两个集合上下分布构成一个2行1列的元素集合矩阵。而数字7处在下面这个元素集合里,也就是第二行,调用序号为1。 紧接着数字7处在第二个元素集合的第一行(序号0),又处在第一行的第2个位置上(序号1) 所以arr3[1,0,1] = 7 ...
题目 如果调用transpose()方法时传入“(0,1,2)”,则数组的shape不会发生任何变化。 答案 A 解析 null 本题来源 题目:如果调用transpose()方法时传入“(0,1,2)”,则数组的shape不会发生任何变化。 来源: 数据分析技术试题库与参考答案 收藏 反馈 分享...
Dim j,i,a,z2 As Integera = 0j = CInt(Range("a2").Value)s = CStr(611 + j * 10)t = CStr(620 + j * 10)p = "e" & s & ":br" & tSheets("位置").SelectRange(p).SelectSelection.CopySheets("班级成绩查询").SelectRange("N72").SelectSelection.PasteSpecial Paste:=xlPaste...