numpy.tile .shape

最新推荐文章于 2024-11-03 21:30:07 发布

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96 篇文章

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本文详细介绍了NumPy中数组(ndarray)的维度属性ndim、形状属性shape以及tile方法的使用。通过具体实例展示了如何查看数组维度、形状，并利用tile方法进行数组复制，适用于初学者快速掌握NumPy数组的基本操作。

在NumPy中，数组这一类又被称为ndarray。

1、ndarray.ndim

指数组的维度，即数组轴（axes）的个数，

2、ndarray.shape

按教程的话翻译过来是数组的维度，几维几行几列
看尺寸

a.shape

3、ndarray.tile

复制数组，

a = 1 - 0.5 * uniform(0, 1)
b=np.tile(a, [1, 1, 3])
输出b：
Out[8]: array([[[ 0.8933707,  0.8933707,  0.8933707]]])

b.shape

 Out[14]: (1, 1, 3)

 c=np.tile(b, [224, 224, 1])
 c.shape

Out[18]: (224, 224, 3)

ref
https://blog.youkuaiyun.com/xiahei_d/article/details/52749395

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Python Tiler库：图像切片与处理

GitHub_miao的博客

08-19

1220

数据集可视化-tile_raster_images

yyHaker的博客

11-03

2653

tile_raster_images 在大量的数据处理或者文献中，我们常见如下的数据集可视化（甚至对参数也可进行可视化，毕竟图像的本质是二维数组），通过文章末尾的代码我们发现只需对布局及间距的慎重设置，便可对大量丰富的图像以”地板贴砖（tiles on a floor）”的形式进行组织，也即可视化，展示数据或相关工作，可以起到十分直观的效果。下面我们将要介绍这个工具方法：首先用图示来表示相

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python内tile、shape、get函数的用法

qq_33374294的博客

04-08

397

get函数在字典内的用法，当字典内不存在a时，使用classCount.get(votelabel,0)在字典内添加了‘a’,在字典内存在‘a’之后，使用 classCount[votelabel]=classCount.get(votelabel,0)+1使得‘a’的数目增加 #tile的作用 #>>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0...

python shape tile **(幂运算)

u012005313的专栏

08-28

3682

参考： http://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7da4d8dde442d389e.html http://bbs.csdn.net/topics/390669269 http://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd5c90b319fe002b9e.html #########################

python入门运算(shape 、tile 、sum)

Cracked_hitter的博客

12-09

653

本文档简单记录一下python一些入门函数的应用 1.shape函数（求数组或者矩阵的维数）基本应用就是返回矩阵的行数与列数 //3x3矩阵 >>> e = eye(3) >>> e array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> e.shape (3,

numpy.tile()函数的用法

欢迎关注，共同进步！

03-10

513

官方说明看了许久才弄懂，在此记录下。用法： numpy.tile(A, reps) 其中，A为要复制的数组，reps是一个元组tuple，表复制的层次和次数，函数返回一个数组。规则：（1）A的维度小于reps的元素数例如A是2维，reps=（a,b,c,d,e）,那么复制的步骤是先把A的维度扩展到和reps相同的维度，然后按照reps中数字从右向左的顺序依次复制相应次数内部内容。 from numpy import * a = array([[1, 2], [3, 4]])

np.tile()函数，numpy.tile()函数的通俗的详细解释，python中有哪些函数可扩展数组数据？np.repeat/np.stack

小坏蛋的博客

03-03

1万+

np.tile()函数，numpy.tile()函数的通俗详细解释，初中生就能懂！python中有哪些函数可扩展数组数据？

numpy.tile()

最新发布

weixin_73541770的博客

11-03

813

在这篇博客中，我们深入探讨了 NumPy 库中的 tile 函数，它用于通过沿指定轴重复输入数组的元素来构造扩展数组。我们详细分析了 tile 函数的参数及其处理逻辑，包括输入数组的维度、重复次数的指定方式，以及如何根据这些参数自动调整数组的形状。在具体实现中，我们重点解释了如何根据每个轴的重复次数进行数组元素的重塑和重复。特别是，当 reps 中的重复次数不等于 1 时，函数会调整数组的形状并使用 repeat 方法生成所需的输出。

Python-Numpy库中的tile（）函数详解

weixin_41998772的博客

02-02

1万+

numpy库中tile（）函数详解简介格式返回值举例1、横向平铺2、纵向平铺3、横向纵向平铺机器学习实例参考简介 tile（）函数是在Python的numpy.lib.shape_base库中，其功能是平铺所给的数组。注意：使用前需import numpy import库或模块的三种方法（以numpy库为例） import numpy 说明：import整个numpy库，在import时简单，但使用时麻烦，其缺点在于： 1、调用整个库或模块浪费时间和资源，尤其是需要多个库或模块支撑时。 2、在使

Numpy中 tile函数的用法

baiyu9821179的专栏

11-27

8814

titl函数: a=arange(1,3)#a的结果是：array([1,2])1,当 tile(a,1) 时:tile(a,1)#结果是array([1,2]) tile(a,2)#结果是array([1,2,1,2]) tile(a,3)#结果是array([1,2,1,2,1,2]) 说明tile函数第二个参数是用来控制a重复次数的 2,当tile(a,(

numpy—np.eye、np.diag与np.tile

柳杰的博客

01-15

1212

文章目录1.np.eye实例2.np.diag实例 1.np.eye numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C') 描述返回一个二维数组，对角线上为1，其他地方为0 参数 N : int 输出的行数 M : int, optional 输出中的列数。如果为None，默认为N k : int, optional 对角线索引:0(默认)表示主对角线，正值表示上对角线，负值表示下对角线。 d : type,

Numpy中的tile方法

xiahei_d的博客

10-07

2万+

1、shape 2、tile 原型：numpy.tile(A,reps) 重复数组A构建新数组，reps决定A重复的次数。如果reps的长度为d，那么新数组的维度为max（d，A.ndim）。下面分两种情况进行讨论：（1）A.dim > d （2）A.dim

python 3.6下安装opencv 解决import cv2 问题（Windows+Python3.6（Anaconda3）+OpenCV3.4安装配置）

qq_35608277的博客

01-22

7万+

目的：解决import cv2问题试了一下午，遇到一些错误，终于成功。环境： win7/10,64位，python 3.6，Anaconda3(64-bit)，想装opencv3.4.0(最新版本) 遇到的错误： 1.因为之前在VS2015下配置过opencv，首先查到，然后通过这个路径：D:\Program Files\opencv\build\python\2.7\x64...

python批量重命名文件方法

qq_35608277的博客

12-09

1万+

问题提出：对某类文件需要批量重命名图片、数据文件名称，简化手动操作，节约有效时间。实现代码：（比如我要改网上下载的机场图片，命名为机场1，机场2…） import os path=input('C:/Users/Administrator/Desktop/intro/') #获取该目录下所有文件，存入列表中 f=os.listdir(path)n=0 for i in f: #设置

python中tuple、list以及array(numpy的数据格式)的相互转换

qq_35608277的博客

03-26

1万+

使用np.array(),tuple(),list()三个函数即可转成对应的数据类型。 tp1 = (1,2,3,4,5,6) tp2 = (2,2,3,4,5,6) arr1 = np.array(tp1,dtype=float) arr2=tuple(arr1) print(type(arr1))#查看arr1的数据类型 print(type(arr2))#查看arr2的数据类型 ref ht...

python 获取list特定元素值对应的下标

qq_35608277的博客

01-19

1万+

a=[72, 56, 76, 84, 80, 88] print(a.index(76)) ref https://blog.csdn.net/qq_24737639/article/details/78839678

Python类中super()和__init__()的关系

qq_35608277的博客

03-25

1万+

区分单继承和多重继承 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868200511568dd94e77b21d4b8597ede8bf65c36bcd000 1.单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的 class Base(object): ...

f = lambda dat: (dat- np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)) )/np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))什么意思

05-28

这是一个基于 Numpy 的 Lambda 函数，实现的功能是对输入的数据进行标准化处理。具体来说，它的输入是一个三维的 Numpy 数组 dat，其中第一维表示样本的数量，第二维和第三维则表示每个样本的特征维度和时间步长。函数的返回值也是一个三维的 Numpy 数组，其每个元素都是标准化后的对应元素。函数的实现过程如下： 1. `np.mean(dat,0)` 计算每个特征维度和时间步长的平均值，返回一个二维 Numpy 数组。 2. `np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将平均值沿着第一维（样本数量）复制 dat.shape[0] 份，沿着第二维和第三维不复制，得到一个三维 Numpy 数组，其每个元素都是平均值。 3. `(dat-np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)))` 将原始数据减去平均值，得到每个元素与对应特征维度和时间步长的平均值的差。 4. `np.std(dat,0)` 计算每个特征维度和时间步长的标准差，返回一个二维 Numpy 数组。 5. `np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将标准差沿着第一维复制 dat.shape[0] 份，沿着第二维和第三维不复制，得到一个三维 Numpy 数组，其每个元素都是标准差。 6. `(dat-np.tile(np.mean(dat,0),(dat.shape[0],1,1)))/np.tile(np.std(dat,0),(dat.shape[0],1,1))` 将步骤 3 和步骤 5 的结果相除，得到标准化后的数据。