numpy中的ravel（）与flatten（）

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numpy中ravel函数、flatten函数的功能及差异
data+scenario+science+insight
05-04 925
numpy中ravel函数、flatten函数的功能及差异 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(20).reshape(4,5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> a.reshape(2,10) a..
numpy的ravel() 和 flatten()函数
qq_15407209的博客
01-15 351
numpy的ravel() 和 flatten()函数 两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，...
numpy中ravel和flatten的区别
weixin_43378751的博客
03-05 235
numpy中ravel和flatten的区别 ravel获得的是view，改变会影响原来数组，flatten获得的是copy，改变不影响原来数组。 import numpy as np # 随机生成a a = np.random.rand(2,2) print(a) # flatten成b b = a.flatten() print(b) # 修改b，a不变 b *= 10 print(a) # ...
python中Numpy库的ravel()函数
weixin_45579189的博客
11-27 1万+
python 中的 ravel() 函数将数组多维度拉成一维数组。 书上这样写“如果结果中的值在原始数组中是连续的，则 ravel 不会生成底层数值的副本”。按照书上的内容，可知是可以产生副本的，只要结果的值在原始数组中不连续。 ravel 英文译为散开，解开； flatten 英文译为变平。 两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view）， numpy.ravel() 返回的是视图，会影响原始矩阵；numpy.flatten() 返回的是拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵。 ...
python中ravel()用法
yunfeather的博客
05-24 11万+
python中ravel()用法 a = [[1, 2], [2, 3]] a.ravel() #ravel()方法将数组维度拉成一维数组 ravel()用法 import numpy as np #导入numpy模块 a, b = np.mgrid[1:4:1, 2:3:1] #用mgrid()方法生成等差数组a,b # print("a:",a,"\n","b:",b) #打印a,b Aftera = a.ravel() #用ravel()方法将数组a拉成一维数组 print("A.
np.random.choice——可设置一定的概率，随机选取数组中的某个值
weixin_41529093的博客
09-03 3098
仅作为记录，大佬请跳过 例 p=np.array([0.0,0.1,0.0,0.9]) index=np.random.choice([0,1,2,3],p=p.ravel()) print(index)
Python——unfold()函数
富贵的博客
09-06 2587
【代码】Python——unfold()函数。
浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
09-16
在numpy库中，数组操作是数据处理的核心，其中resize、reshape、ravel和flatten四个函数在数组形状变换中起着重要作用。理解它们的区别对于高效地处理数据至关重要。 首先，`resize`函数会直接改变原数组的形状。...
NumPy中 ravel() 和 flatten() 展平数组 对比
欢迎关注，共同进步！
01-05 1369
共享内存，因此如果您更改其中一个的值，另一个的值也会更改。在副本的情况下，为每个分配内存，因此它们彼此分开处理。到目前为止的示例是针对二维数组的，但是可以用相同的方式展平三维或更多维的多维数组。例如，如果具有指定步长的切片被展平并且内存中的步幅不恒定，则也返回一个副本。您可以指定一个所谓的类数组对象，例如 Python 的内置。在副本的情况下，为每个分配内存，因此它们彼此分开处理。，因此如果您更改其中一个的值，另一个的值也会更改。尽可能返回视图，但在某些情况下，它们会返回副本。(在视图的情况下，它与原始。
Python中函数ravel()的说明：
qq_43353985的博客
02-25 8569
Python中函数ravel（）的说明： 一开始是遇到： predictions.append(pred.detach().cpu().numpy().ravel()[0]) # ravel展平, [0]取数值 单独运行发现没有ravel这个函数？而且没找到帮助文档？后来发现在numpy里面有这个函数 ravel的说明文档: mgrid的说明文档： 看文档不够直观，直接看实例，reshape(-1)等同于这个ravel()： 代码： import numpy as np a, b = np.mg
numpy-扁平化函数ravel()和flatten()
千寻的博客
02-16 976
https://www.cnblogs.com/mzct123/p/8659193.html  from numpy import * a = arange(12).reshape(3,4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(a.ravel()) # [ 0 1 2 3 4 5 6...
numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()的用法与区别
热门推荐
tymatlab的专栏
01-09 12万+
numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别： ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本 flatten()：返回源数据的副本 squeeze()：只能对维数为1的维度降维 另外，reshape(-1)也可以“拉平”多维数组 参见官方文档： ravel() flatten() squeeze()
python基础之numpy.reshape、ravel() 和 flatten()函数详解
qq_40893093的博客
09-21 647
python基础之numpy.reshape详解 https://www.jianshu.com/p/fc2fe026f002 numpy的ravel() 和 flatten()函数 https://blog.youkuaiyun.com/liuweiyuxiang/article/details/78220080
numpy中flatten()和ravel()
u014157109的博客
05-03 2376
      在numpy包中，flatten()和ravel()函数都能将多维数组降为一维，区别在于numpy.flatten()返回是拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图,修改视图，原始矩阵也会受到影响，详见前面的文章-numpy中视图和副本的区别。 1.flatten ndarray.flatten(order...
Numpy中扁平化函数ravel和flatten的区别
weixin_44774472的博客
08-13 755
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同. 先来看这两个函数的使用: import numpy a = arange(12).reshape(3,4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(a.ravel()) # [ ...
详解pytorch fold和unfold用法
daimashiren的博客
02-25 4063
先上结论，conv = unfold + matmul + fold. 即卷积操作等价于，先unfold(展开)，再执行矩阵乘法matmul，然后再fold(折叠)。具体过程如下： unfold函数将一个输入Tensor(N,C,H,W) 展开成 (N,C * K1 * K2, Blocks)，其中kernel形状为(K1,K2)，总的Block数为Blocks。即把输入的Tensor根据kernel的大小展开成Blocks个向量。Block的计算公式如下： Blocks=Hblocks×Wblocks B
unfold解析
Gussss的博客
10-11 758
先上代码 import torch import numpy as np unfold = torch.nn.Unfold(kernel_size=(2, 3)) input = torch.Tensor(np.array(range(120)).reshape(2, 5, 3, 4)) output = unfold(input) # each patch contains 30 values (2x3=6 vectors, each of 5 channels) # 4 blocks (2x3 ke
numpy学习笔记1—ravel() 和 flatten()
Lavi的专栏
10-12 9万+
numpy的ravel() 和 flatten()函数简介首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（vi
numpy中ravel与flatten
weixin_38278993的博客
10-29 402
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同. 先来看这两个函数的使用: 1 from numpy import * 2 3 a = arange(12).reshape(3,4) 4 print(a) 5 # [[ 0 1 2 3] 6 # [ 4 5 6 7] 7 # [ 8 ...
NumPy中ravel函数的使用详解与实例分析
`np.ravel()` 是 NumPy 库中一个极为常用且功能强大的数组操作函数，其主要作用是将多维数组“展平”或“拉伸”成一维数组。在数据科学、机器学习、图像处理以及科学计算等领域，我们经常需要对高维数据（如二维矩阵...
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