numpy高级索引(二维矩阵的索引是二维矩阵)

最新推荐文章于 2024-07-18 17:08:35 发布
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分类专栏： 语义分割 文章标签： python 深度学习 numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37246795/article/details/120356491
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本文介绍了在深度学习中遇到的numpy高级索引问题，通过实例解析了当一个(352,480)矩阵作为索引应用于(12,3)矩阵时，如何得到结果。通过查阅资料和实验，得出结论：返回的数组与索引数组具有相同形状，且利用索引矩阵的每个元素在原数组中进行索引，最终形成一个新的(4,5,3)矩阵，其中所有元素来自原数组的第二行。" 112925481,10537809,解决Windows 10下sqlplus / as sysdba权限问题,"['数据库管理', 'Oracle', 'Windows', '权限问题']

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1.问题描述

最近在看语义分割的源码，但是预测阶段有一行代码看的我头大，不知道在索引些什么东西。后来经过查阅资料和实验发现这是numpy的高级索引，故写这篇博文记录一下自己是如何理解的。这行代码长这样。意思是把前向传播得到的预测值取最大值,并把最大值的索引值赋值给pre_label（（352，480）的矩阵）。这个索引值代表了一张图经过模型的预测后，每一个像素值分别属于哪一个类别。通过这张全图都是索引值的图，去cm（color map）中找属于这个索引值的相应颜色（每个索引值对应了RGB3个通道的颜色），其中最关键的一部分就是pre = cm[pre_label]这一行代码。

for i, sample in enumerate(test_data):
    valImg = sample['img']
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numpy使用[]语法索引二维numpy数组中指定指定列之前所有数据列的数值内容(accessing columns in numpy array before specifc column)
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Numpy数据分析：高级索引和索引技巧一文详解
master_hunter的博客
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图论10—二维矩阵排序及索引
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一、算法描述 1.1 问题描述： 一维矩阵可以直接用sort函数排序并求出索引，那么二维矩阵怎么求排序和索引？ 1.2 思路： Step1:二维矩阵大小为：M×N。它可以按列展开大小为1×（M×N）的一维矩阵。 Step2:对一维矩阵排序并标记索引index； Step3:对新排序按列收缩化为二维矩阵，即新矩阵； Step4:对索引按位置关系求出行和列编号。
numpy 计算二维数组的最大值和最大值索引
千羽的计算机视觉与机器人
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对于索引与切片的概念相信大家应一定不会感到陌生，这属于 Python 的基础知识，在 Numpy 数组中同样也存在索引与切边的操作，它能够实现根据索引获取相应位置元素以及截取相应长度数组的目的，其实 Numpy 一维数组的索引切片操作和 Python 列表的操作相差无几，只存在一点点的区别，但是在本节我们主要研究对象是多维数组。 多维数组的索引操作 数组索引操作 我们知道 Numpy 数组的索引下标从 0 开始的，而且同样也可以使用负索引，这与 Python 列表中索引没有区别。下面我们来看一组例子，
Numpy矩阵索引详解
Muyan_Donny的博客
08-03 7412
索引符号为"[ ]"，对于Numpy中的高维矩阵，只要按照剥洋葱的套路来，“[ ]"是下标索引，也就是说，对相应维度上元素的索引，其大小不超过该维度上元素个数减一。什么意思呢，举例来说。假设我有一个三维矩阵，那么我对该矩阵的索引”[ ]“中不能超过三个对象。第一个对象中取出一个数，作为矩阵第一维上的索引，第二个对象中取出一个数，作为第二维上的索引，以此类推。 >>> a=np...
Numpy 将二维图像矩阵转换为一维向量的方法
09-20
当需要将这些二维矩阵用于机器学习或其他需要向量表示的场合时，常常需要将这些二维矩阵转换为一维向量。 在本文中，介绍了如何使用Numpy将一个32x32的二维图像矩阵转换为1x1024的一维向量。下面是使用Python语言和...
numpy中实现二维数组按照某列、某行排序的方法
09-20
在Python的科学计算库NumPy中，处理二维数组（矩阵）是常见的任务，尤其是在数据分析和机器学习场景下。本文将详细讲解如何按照二维数组的某列或某行进行排序。 首先，我们需要理解NumPy的`array`对象。这是一个...
JS实现简单的二维矩阵乘积运算
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在JavaScript中，实现二维矩阵乘积运算涉及到对线性代数基本概念的理解和JavaScript编程技巧。二维矩阵乘法是计算科学、数据处理和图形学等领域常见的运算，它遵循特定的规则，即矩阵A乘以矩阵B（表示为AB）的前提是...
python读取二维数组的行列数,numpy：获取二维数组最小值的列和行索引
weixin_39845039的博客
11-30 1234
For example,x = array([[1,2,3],[3,2,5],[9,0,2]])some_func(x) gives (2,1)I know one can do it by a custom function:def find_min_idx(x):k = x.argmin()ncol = x.shape[1]return k/ncol, k%ncolHowever, I am ...
python numpy矩阵索引_python – Numpy中的矩阵索引
weixin_34283265的博客
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索引后查看形状：In [295]: A=np.matrix([1,2,3])In [296]: A.shapeOut[296]: (1, 3)In [297]: A[0]Out[297]: matrix([[1, 2, 3]])In [298]: A[0].shapeOut[298]: (1, 3)这种行为的关键是np.matrix总是2d.所以即使你选择一行(A [0,：]),结果仍然是2d,形...
numpy矩阵索引
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numpy的矩阵索引
08 Python Numpy库的二维数组的切片和索引使用
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04-08 1万+
08二维数组的切片和索引使用 创建数组 a = np.arange(1, 13) print(a) a =a.reshape((4, 3)) print(a) 索引 print(a[3]) #获取第3行 print(a[3][2]) #获取第3行第2列的数 切片 获取所有行和列[行的切片（start:stop:step, start:stop:step）， 列的切片（start:stop...
利用numpy和pandas构建带行索引名和列索引名的二维矩阵
qq_42031142的博客
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目录 1、先展示一下结果 2、具体方法： 3、注意点 1、先展示一下结果 如图，该矩阵具有行索引名和列索引名 2、具体方法： (1) 先用numpy构造二维矩阵 (2) 再利用pandas赋予行索引名和列索引名 import pandas as pd import numpy as np matrix_zeros = np.zeros([16, 4]) row_index = [str([0, 1]), str([0, 2]), str([0, 3]), str([0, 4]),
【Numpy】二维数组的切片matrix[0, :]和索引matrix[[0],:]
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matrix[-2, :] 选择二维数组的倒数第二行。matrix[-1, :] 选择二维数组的最后一行。matrix[0, :] 选择二维数组的第一行。matrix[1, :] 选择二维数组的第二行。选择一行输出为[0 0 2]，形状为(3,):代表这一行的数据全部选择。
Numpy的布尔索引与花式索引，二维数组索引时，分别用布尔类型数组作为行索引和列索引
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目录 布尔索引 花式索引 (Fancy Indexing) 二者的联系？ 申明：本文中提到的数组就是特指numpy的数据结构ndarray，同理，一维数组或者N维数组，也是指一维活着N维ndarray。 本文转自简书：https://www.jianshu.com/p/743b3bb340f6 ...
numpy-索引
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1.numpy中的多维数组和普通的python数组都是从0开始索引。 2.numpy中多维数组第一个值是该数组的列 3.多维数组是一个n列m行的矩阵（shape） >>> import numpy as np >>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> x[1,2] 6 >>> x[1] array([4, 5, 6]) >>> x[2,2]
Numpy 笔记(二): 多维数组的切片(slicing)和索引(indexing)
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切片(slicing)操作 Numpy 中多维数组的切片操作与 Python 中 list 的切片操作一样，同样由 start, stop, step 三个部分组成 import numpy as np arr = np.arange(12) print 'array is:', arr slice_one = arr[:4] print 'slice begins at 0 an
numpy的二维数组的切片索引
qq_28057379的博客
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#coding=utf-8 import numpy as np a=np.arange(12) print(a) #结果：[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] #reshape对一维数组进行修改形状 (4,3)修改为4行3列 a=a.reshape((4,3)) print(a) #结果： [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 二维索引的使用 #索引的使用，获取第三行 print(a[2]) #结果...
numpy二维数组 矩阵交换行
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在NumPy库中，二维数组（也称为矩阵）是处理数据的一种常见方式，它类似于数学中的矩阵结构。如果你想要交换矩阵的行，你可以直接使用`numpy`提供的`swapaxes()`函数或者简单的索引来完成这个操作。 例如，假设你有一个二维数组 `matrix`，形状为 (m, n)，如果你想交换第i行和第j行，可以这样做： ```python import numpy as np # 假设 matrix 是一个 m x n 的矩阵 row_i = i - 1 # 数字索引从0开始，所以需要减1 row_j = j - 1 # 同上 # 使用 swapaxes() 函数交换行 matrix_transposed = matrix[[row_i, row_j], :] # 行索引放前面，列索引放后面 # 或者直接使用切片交换行 matrix_flipped = matrix.take([row_j, row_i], axis=0) # axis=0 指的是按行操作 ``` 这两个操作都会返回一个新的矩阵，原始矩阵 `matrix` 保持不变。请注意，这里的 `i` 和 `j` 应该分别小于矩阵的行数。
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