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numpy reshape

把一维数组reshape成多维数组，是由外向内逐步切割的过程：   输出：  

matlab改变矩阵的维度

B = reshape(A,m,n) 将矩阵A的元素返回到一个m×n的矩阵B。如果A中没有m×n个元素则返回一个错误。 B = reshape(A,m,n,p,...) or B =reshape(A,[m n p ...]) 把A中元素进行重塑成m×n×p×…的矩阵，特别地，指定的维数m×n×p×…的积必须与prod(size(A))相同。 B = res

matlab去掉零元素

方法1： a = [0,1,2,0,19,3,0,0];b = a(find(a)); 方法2： [Matlab] 去除矩陣內的0元素   向量：>> a=[1,0,2,3,0,4,5]a =     1     0     2     3     0     4     5>> a(find(a==0))=[]a =     1     2     3     4     5矩陣：>> a=[0 0;1 2;0 0;3 4]a = 

MatLab--向量和矩阵的常用函数

一、reshape() N=randi([1,9],[3,4]) N = 2 2 5 6 3 8 2 4 2 6 8 5 reshape(N,2,6)：将N矩阵转换成两行六列的矩阵；按照列的顺序进行元素填充，前后元素的个数保持一致 ans = 2 2 8 5 8 4 3 2 6 2 6 5 二、diag(1:5,-1)+dia

resize与reshape的区别

区别一： resize 无返回值（返回值为None），会改变原数组。 reshape 有返回值，返回值是被reshape后的数组，不会改变原数组。 区别二： resize 可以放大或者缩小原数组的形状：放大时，会用0补全剩余元素；缩小时，直接丢弃多余元素。 reshape 要求reshape前后元素个数相同，否则会报错，无法运行。

Numpy快速入门（三）——数组进阶操作

目录 一、改变数组的形状1.1 np.reshape()1.2 np.ravel()1.3 np.flatten() 二、（类）转置操作2.1 ndarray.T2.2 np.swapaxes()2.3 np.moveaxis() 三、合并数组3.1 np.concatenate()3.2 np.stack()3.3 np.block()3.3 np.vstack()3.4 np.hstack() 四、划分数组4.1 np.split()4.2

torch.reshape()的使用

torch.reshape()是如何操作的 问题背景：假设当我们的dataloader的batch_size设置为64。并且经过卷积（out_channels=6）之后，我们需要使用tensorboard可视化，而彩色图片的writer.add.images(output)的彩色图片是in_channels=3的。 那么则需要对卷积后的图片进行reshape Torch.size(64,

基于TensorFlow的深度学习（5）

文章目录 1 维度变换1.1 tf.reshape()1.2 tf.transpose()一个小实例1.3 tf.expand_dims()1.4 tf.squeeze_dim 写在前面：本次实验是在Pycharm里面的console写的，方便交互。 1 维度变换 1.1 tf.reshape() tf.reshape(a, [4,-1, 3]).shape 这里的shape表示的是，直接去计算金

将480*640rgb888彩色图像转为rgb444彩色图像并制作coe文件（matlab）

先上网搜一幅图像，通过画图软件将其变为480*640大小，将其保存为24rgb.bmp文件。将matlab路径迁移到.bmp文件夹下。随后运行脚本。 脚本文件如下： img = imread('tar.bmp'); %分离通道 r = img(:,:,1); g = img(:,:,2); b = img(:,:,3); %修改位宽 r = uint32(r); g = uint32(g); b

水声通信系统的建模和仿真-正交幅度调制（OFDM)-MATLAB

OFDM 前言一、调制和解调的过程二、仿真的过程三、总结 前言 通过前几次的通信过程仿真，学会使程序有很好的通用性，例如只要改定义的参数L、M、N等即可完成，这样可以更快地对比不同参数下的仿真效果。还更了解了一些自带函数的涵义，让程序可以简单易懂一些。 一、调制和解

04 张量的线性代数运算

一、矩阵的形变及特殊矩阵构造方法 Tensor矩阵运算 函数描述torch.t(t)t转置torch.eye(n)创建包含n个分量的单位矩阵torch.diag(t1)以t1中各元素，创建对角矩阵torch.triu(t)取矩阵t中的上三角矩阵torch.tril(t)取矩阵t中的下三角矩阵 # 创建一个2*3的矩阵 t1 = torch.ara

大数据-数据分析-numpy库-数组形状操作-reshape、resize、fl、数组的叠加

不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili   上课笔记   一、    二、    如果只是将数组变成一维数组，那么这两个函数都不会对原来的数组造成任何影响 但是如果修改数组里面的值的话，第二个函数就会对数组进行修

Python数据分析学习笔记-numpy库学习2

numpy库 1 reshape 用于修改维度 已有一个一维矩阵nparr=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]，将其转换为2行5列的二维矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,5) print(arr9) [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] 或转换为两行均等元素的矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,-1) 多层连用 x = np.arange(15).resh

关于python中机器学习相关矩阵变换的想法

reshape：对矩阵进行变换 仅仅是将矩阵展成为一维的数组，然后根据变换的目的矩阵大小进行填充 transpose：可以对高维矩阵进行变换 例如transpose（1，0，2）就是将三维矩阵中前两个坐标进行变换。

深度学习实践与地统计学入门【一】

摘要 深度学习 环境搭建 实践环境：python3.7+PyTorch+Jupyter 将经常使用的类和函数等封装在d2l包中，d2l包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖 #@save import collections import hashlib import math import os import random import re import shutil import sys impo

Python学习笔记：pandas数据堆叠之stack、unstack与reshape

在分类汇总数据中，stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类，包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种：表格（横表）、“花括号”（纵表）。 表格在行列方向上均有索引，花括号结构只有“列方向”上的索引。 其实，应用 stack() 和 unst

Numpy基础(day3)维度增加及合并数组

Numpy增加维度 三种方法 np.newaxis关键字，使用索引的语法给数组添加维度np.expand_dims(arr, axis)方法，给arr在axis位置添加维度np.reshape(a, newshape)方法，给一个维度设置为1完成生维 import numpy as np arr = np.arange(5) print(arr.shape) np.newaxis关键字 注意：np.n

矩阵中行向量两两之间的欧氏距离

矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\times m\)的

Python NumPy Array(数组) reshape

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) reshape 原文地址：Python NumPy Array(数组) reshape

重塑矩阵

此博客链接： 重塑矩阵 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/reshape-the-matrix/ 题目 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。 给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数

2021-08-03

读取nc文件并输出为xyz格式的txt数据，可以被surfer等软件读取。 import numpy as np import pandas as pd import netCDF4 as nc pre = “h_2n2_tpxo9_atlas_30_v3” filename = pre +".nc" f = nc.Dataset(filename) #读取nc文件 ‘’‘读取nc数据’’’ vars = f.variables

numpy基本（1）

基本属性 1. 列表转换成数组 array=np.array() 2.查看数组维度 print(array.ndim) 3.查看形状和大小 print(array.shape) print(array.size) 4. 特殊的矩阵 np.zero() np.empty() np.ones() 5.arange&reshape np.arrange(10,20，2)#有序数列，起始值10，步长2，不包括20 如果想

t.view和np.reshape区别

相同之处 都可以用来重新调整 tensor 的形状。 不同之处 1.view 函数只能用于 contiguous 后的 tensor 上，也就是只能用于内存中连续存储的 tensor。如果对 tensor 调用过 transpose, permute 等操作的话会使该 tensor 在内存中变得不再连续，此时就不能再调用 view 函数。因此，需要先

2021-07-22数据分析作业

2021-07-22数据分析作业 import numpy as np # 将np.arange(10)数组中的奇数全部都替换成-1。 a1 = np.arange(10) a1[1::2] = -1 print(a1) # 有一个4行4列的数组（比如：np.arange(16).reshape((4,4))）， # 请将其中对角线的数取出来形成一个一维数组。提示（使用np.eye）。 a1 = np

数据操作-广播机制

在之前运算中，都是在相同形状的两个张量上执行按元素操作。在某些情况下，我们仍然可以通过调用 广播机制 （broadcasting mechanism） 来执行按元素操作 1、通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状 2、对生成的数组执行按元素操作。 a = torch.ar