import numpy as np x = np.arange(16) a=np.where((x>5)|(x<10)) 1. 2. 3. 4. 5. 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 import numpy as np from PIL import Image a=np.zeros((256,256,3)) b = Image.fromarray(a, mode='RGB') b.show() img = np.array(Image.open("lena....
用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 表2.1.A.1 NumPy类型 表2.1.A.2 np常用函数 B NumPy.ndarray函数和属性: 表2.1.B.1 ndarray属性 表2.1.B.2 ndarray函数 表2.1.B.3 ndarray索引/切片方式 C NumPy.random函数和属性: 2.1.C....
importnumpyasnpdefint_f(x):theta=np.arange(10)f=np.argmin((x-theta-0.499)**2)returnfa=2...
arange(256) * -0.01).astype(np.float32).reshape((-1, 16)) 101 + c = (np.arange(256) * 0.03).astype(np.float32).reshape((-1, 16)) 102 + b[:, 0] += 1 103 + else: 104 + a = (np.arange(256) / 256).astype(np.float32).reshape((32, -1)) 105 + b = (...
arange(0, matching_matrix.shape[0] * matching_matrix.shape[1], step=matching_matrix.shape[1], dtype=torch.int, device=device)[:, None] masks = (torch.arange(0, max_k, dtype=dynamic_ks.dtype, device=device)[None, :].expand(num_gt, max_k) < dynamic_ks[:, None]) _, pos_idx...
dtype=tf.float32 ) 静态RNN 在编译时创建单元,即展开循环。动态 RNN 创建单元,即在运行时展开循环 。在本章中,我们仅展示了static_rnn的示例,但是一旦获得静态 RNN 的专业知识,就应该探索dynamic_rnn。 static_rnn方法采用以下参数: cell:我们之前定义的基本 RNN 单元对象。它可能是另一种单元,我们将在本章中...
np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hgain, sgain, vgain] + 1 # random gains hue, sat, val = cv2.split(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV)) dtype = im.dtype # uint8 x = np.arange(0, 256, dtype=r.dtype) lut_hue = ((x * r[0]) % 180).astype(dtype) lut_sat = np....
(k.arange(0, stop=grid_shape[0]), [-1, 1, 1, 1]), [1, grid_shape[1], 1, 1]) # Tensor, shape=(13, 13, 1, 1), int32 grid_x = k.tile(k.reshape(k.arange(0, stop=grid_shape[1]), [1, -1, 1, 1]), [grid_shape[0], 1, 1, 1]) # Tensor, shape=(13, 13...
该语句创建一个形状为[M,N]和dtype的零矩阵(int32,float32等): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 tf.zeros([M,N],tf.dtype) 让我们举个例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 zero_t = tf.zeros([2,3],tf.int32) # Results in an 2×3 array of zeros: [[0 0...
= batch_size: continue # 生成训练过程的噪声数据 noise_data = np.random.uniform( low=0.0, high=1.0, size=[batch_size, G_DIMENSION]).astype('float32') # 真实图片 real_image = np.array(data) # 真实标签 real_labels = np.ones(shape=[batch_size,1], dtype='int64') # 虚假标签 fake_...