python3 reshape 小技巧

最新推荐文章于 2024-11-21 11:55:13 发布
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本文介绍了一种将多维矩阵展平为二维矩阵的方法，特别适用于深度学习中对图像数据集的处理。此外，还提供了一个简便的图片数据集预处理技巧：通过将数据集中每个像素通道的最大值除以255来简化操作。

        1 A trick when you want to flatten a matrix X of shape (a,b,c,d) to a matrix X_flatten of shape (b∗∗c∗∗d, a) is to use:

   X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T      # X.T is the transpose of X
2  for picture datasets, it is simpler and more convenient and works almost as well to just divide every row of the dataset by 255 (the maximum value of a pixel channel)
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 2万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
python3 reshape
lollol233的博客
07-14 308
A trick when you want to flatten a matrix X of shape (a,b,c,d) to a matrix X_flatten of shape (bcd, a) is to use: X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T reshape（行，列）可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数 reshape(1,...
Python中reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的方法
Bebr的博客
01-11 3万+
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理 resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组 In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a.reshape([4,5]) Out[2]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
Python3 Numpy的reshape函数参数-1的作用
AItrust的博客
03-24 1121
我们都知道 reshape 函数是改变矩阵形状用的。 但是怎么会出来个 -1 呢？ 其实可以理解为，这个就是表示 “无效/不管” 的意思。 比如设置其中一个维度为 -1，那就是说不管这个维度，我只根据另外一个维度的要求做 reshape。 来看例子： >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3,4],[4,5,...
Python：reshape()函数
热门推荐
weixin_46506757的博客
11-07 6万+
接上一文在构建三维函数时用到了reshape()函数，这里将对numpy中reshape函数的相关用法作出一些注释。 reshape()函数的功能 reshape()函数的功能是改变数组或矩阵的形状 a.reshape(m,n)表示将原有数组a转化为一个m行n列的新数组，a自身不变。m与n的乘积等于数组中的元素总数 reshape(m,n)中参数m或n其中一个可写为"-1"，"-1"的作用在于计算机根据原数组中的元素总数自动计算行或列的值。 a = np.array(range(10), float)
python中的reshape
方小汪的博客
01-31 1万+
小有改动,主要参考: python：shape和reshape()函数 python中reshape 在numpy中，shape和reshape()函数的功能都是对于数组的形状进行操作。shape函数可以了解数组的结构,reshape()函数可以对数组的结构进行改变。 shape import numpy as np #设置一个数组 a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) ...
numpy库reshape用法详解
09-17
d = a.reshape(3, 2) # 报错，因为3*2 != 6 except ValueError as e: print(e) # ValueError: cannot reshape array of size 6 into shape (3,2) ``` **注意事项** 1. 使用`reshape`时，新形状必须与原始数组的...
使用Python进行基于最小二乘法的椭球拟合的详细教程及源码解析
m0_57781768的博客
06-22 1560
椭球是一种三维几何形状，可以看作是圆在三维空间中的推广。其中，A、B、C、D、E、F、G、H、I、J是椭球的参数，需要通过拟合算法来确定。这些参数共同定义了一个椭球的形状和位置。本文详细介绍了基于最小二乘法的椭球拟合算法的基本原理，并提供了完整的Python实现代码。通过详细的算法步骤和代码示例，读者可以深入理解椭球拟合的基本原理和实现方法，并掌握使用Python进行椭球拟合的技巧。希望本文能为广大开发者和研究人员提供帮助，助力他们在椭球拟合和三维形状分析领域不断前行。
Python 数模基础实例3—数值运算numpy库的使用
最新发布
Growthofnotes的博客
11-21 429
标准差(Standard Deviation) ，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。通过数组名【下标】可以获得数组成员，通过数组名【下标：下标】可以获得数组的区域成员。通过数组的shape属性值来查看数组是几行几列的。通过shape属性知道了数组是2行5列的。注意二维数组二层中括号包裹的。
Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
12-20
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理 resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组 In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a.reshape([4,5]) Out[2]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [3]: a Out[3]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5,
python数据分析基础知识 — reshape()函数的使用
sodaloveer的博客
05-07 1万+
numpy.reshape()函数主要是被用于改变数组的形状而不改变它的数据。该函数返回一个数据不变但是维度变化的数组。
python中reshape函数用法
weixin_38410551的博客
07-24 1216
参考链接： https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/84066369
python reshape函数_Python学习
weixin_39719077的博客
12-06 1180
目录：python 介绍制表符面向对象✍️规范模块passre模块中match和search的区别type/dir/help异常处理range矩阵数据结构dict，{ }list，[ ]jupyter函数式编程λ 表达式函数理解，def()可选参数变量作用域字符串操作format { }分割 split()join 添加新字符..Python介绍Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的...
python numpy 二维数组reshape成三维数组
乐趣是人为构建的，构建是一种莫大的乐趣。
01-21 1万+
如下： >>> a = np.arange(20) >>> a.reshape((4,5)) array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> a= a.reshape((4,5)) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4
python reshape三维矩阵_Python中reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的方法...
weixin_36373787的博客
02-19 3445
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组数组In [1]: a = np.arange(20)#原数组不变In [2]: a.reshape([4,5])Out[2]:array([[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, ...
Python中reshape函数参数-1的使用
qq_36979522的博客
05-11 430
https://blog.csdn.net/qq_29023939/article/details/81053124
带你了解Array.map()方法
qq_35370002的博客
08-16 1万+
Array.map方法前言1.map()方法2.map和forEach的区别 前言 上回我们介绍了forEach()方法，今天再来介绍一个遍历数组的方法——Array.map()，它的用法跟forEach方法类似。我们今天重点讲一下map和forEach的区别。 1.map()方法 语法：array.map(function(currentValue,index,arr), thisValue) 其中 callback为数组中每个元素执行的函数，该函数可接受1-3个参数：   currentvalue参数表
python reshape用法，-1的意思
zhang_cherry的博客
03-12 4656
1、reshape的用法，将数组转换成指定的形状 import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[11,12,13,],[22,23,24],[31,32,33]]) >>>x array([[ 1, 2, 3], [11, 12, 13], [22, 23, 24], [31, 32, 3...
Python广播实践技巧
2. 当需要对数组进行形状转换时，使用reshape而非手动添加“1”维度，以保持代码的清晰性和可读性。 3. 明确了解广播规则，尤其是在处理多维数组时，以避免运行时错误和逻辑错误。 4. 在编写通用的函数时，考虑所有...
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