首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我正在尝试获得一维和二维数组的平均值。我得到了1D和2D的代码,但它没有打印2D的任何东西。我做错了什么?

根据您的描述,您正在尝试获得一维和二维数组的平均值,并且已经编写了相应的代码。然而,您发现在打印二维数组时出现了问题。以下是可能导致问题的几个常见原因和解决方法:

  1. 检查数组的维度:首先,确保您的一维和二维数组的维度是正确的。一维数组只有一个维度,而二维数组有两个维度。如果您错误地将一维数组视为二维数组,可能会导致打印问题。
  2. 遍历二维数组:如果您的代码中涉及到遍历二维数组并打印其元素,确保您使用了正确的循环嵌套结构。通常,使用两个嵌套的循环来遍历行和列是常见的做法。
  3. 检查打印语句:确保您在正确的位置使用了打印语句,并且打印语句中的变量或表达式是正确的。您可以在遍历二维数组的过程中使用打印语句来逐行打印数组元素。
  4. 检查数组元素的值:如果您的二维数组中的元素值都是0或空值,可能导致打印时没有任何输出。请确保您在填充二维数组时使用了正确的值。
  5. 调试代码:如果以上方法都没有解决问题,您可以尝试使用调试工具来逐行检查代码并查找错误。调试工具可以帮助您找到代码中的逻辑错误或错误的变量值。

综上所述,以上是一些可能导致您的二维数组没有打印任何内容的常见问题和解决方法。根据您提供的信息,我无法直接给出代码答案,但您可以根据上述提示进行排查和调试,以找到并解决问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NumPy的广播机制

广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列(包括标量与向量,标量与二维数组,向量与二维数组,二维数组与高维数组等)之间进行逐元素运算(例如,逐元素 加法,减法,乘法,赋值等)的一组规则...尽管该技术是为NumPy开发的,但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用,例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反,它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构,实际上实现了相同的结果。...1时,这个数组能够用来计算,否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时,沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值简单来说,我总结为两条规则:两个array的shape长度与shape的每个对应值都相等的时候,那么结果就是对应元素逐元素运算...(1d array): 15 x 1 x 5Result (2d array): 15 x 3 x 5再来看一些不能进行broadcast的例子:A (1d array): 3B (1d array

2K40

·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

个人网站–> http://www.yansongsong.cn 概述 许多技术文章都关注于二维卷积神经网络(2D CNN)的使用,特别是在图像识别中的应用。...此外,它还能应用于自然语言处理的任务(由于单词的接近性可能并不总是一个可训练模式的好指标,因此 LSTM 网络在 NLP 中的应用更有前途)。 1D CNN 和 2D CNN 之间有什么区别?...“一维和二维卷积神经网络” 由 Nils Ackermann 在知识共享许可 CC BY-ND 4.0 下授权。...基于 x、y 和 z 轴的加速度计数据,1D CNN 用来预测用户正在进行的活动类型(比如“步行”、“慢跑”或“站立”)。你可以在我的另外两篇文章中找到更多的信息 这里 和 这里。...在每个时间间隔内,存储加速度计的 x 轴、 y 轴和 z 轴的三个数据。这样就得到了一个 80 x 3 的矩阵。

15.9K44
  • 用 Excel 来阐释什么是多层卷积

    总计4个输入通道 图1:一个4通道的输入数组,覆盖了6个时间间隔 尽管输入数据看起来像二维,但只有一个维度是空间的。我们期待从本地相邻阈值中找到模型,而不是跨越本地相邻值的通道变量。...一个1D 卷积只代表我们在一个维度上滑动卷积核,但是并没有定义卷积核的形状,因为这也取决于输入通道的形状。...在对公式增加内边距,宽度和扩张的时候, 2D 卷积核和1D 卷积可能是不一样的。 我们的代码相比单一输入通道的情况是没有改变的 在我们用1D 卷积包装之前, 有一个非常值得一提的常见用例。...当加入 填充,步长和空洞时,三维和二维卷积之间的等价关系或许会被破坏。...单击输出单元格检查公式,并尝试使用不同的内核值更改输出。在MXnet Gluon中复制您的结果后,我认为您可以在LinkedIn配置文件中正式添加“卷积大师”作为标题!

    92920

    【C语言】带你玩转数组(全程高能)

    我们通过一道题看一下究竟是怎么回事: 在这里,可怕的是编译器并没有报错,它还随机打印出一个值出来,对于数组越界的问题我们一定要多加注意啊! 同时,对于二维数组来说,二维数组的行和列也可能存在越界。...好啦,接下来基于一维数组的理解上,二维数组的使用对于我们并不是什么难事了,直接来看看我们的代码练习一下: 我们可以看到打印出来的结果只有一行,这时候可能有人会问了,怎么打印出类似矩阵的效果呢?...看,这样打印出来的效果是不是好多了,区别在于%-2d,向左边对齐,如果是%2d就是向右边对齐,这里我就不演示了,可以自己去试一试。...下面,我们来看看二维数组是怎么存储的 在内存中的存储 像一维数组一样,这里我们尝试打印二维数组的每个元素的地址 从运行结果来看,通过结果我们可以分析到,其实二维数组在内存中也是连续存储的。...❌ 我可以负责任很明确的告诉你,上面代码出错了,为什么? 没有达到我们预期的效果。这时候怎么办,调试 请注意,这时候的sz并不是我们想要的结果,怎么变成1了呢?

    53640

    C++中的数组类型操作

    这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第2天,点击查看活动详情 本文演示了一些可用于查询和操作数组类型(甚至是多维数组)的内置函数。...在我们需要信息或操作我们用不同维度启动的数组的情况下,这些函数非常有用。这些函数在头文件 中定义。一些功能包括: is_array() : 顾名思义,此函数的唯一目的是检查变量是否为数组类型。...of 1D character array is : 1 extent(): 范围和移除范围都是复合类型更改,可应用于C++中的数组。...此函数返回数组特定维度的大小。此函数接受两个参数,数组类型和必须找到其大小的维度。这也具有打印值的成员常量值。...// C++代码演示extent()、remove_extentt()和remove_all_extents()的工作 #include // 用于数组查询函数 #include

    1.5K30

    图解Python numpy基本操作

    Numpy的核心就是n维array,这篇文章将介绍一维,二维和多维array。 Python是一种非常有趣且有益的语言,我认为只要找到合适的动机,任何人都可以熟练掌握它。...注意,如果list里面的值类型不相同,那么dtype就会返回”object“ 如果暂时没有想要转化的list,可以全用0代替 也可以复制一个已经存在的全0 向量 !...改变形态 自此,三种向量,一维array,二维列vector,二维行向量 矩阵操作 合并matrix,hstack横向,vstack纵向,也可以理解为堆叠 反向操作hsplit和vsplit matrix...all和any也可以用 matrix排序,注意axis 3D array或者以上 初始化,reshape或者硬来 可以考虑把数据抽象成一层层的数据 就像RGB值的图像一样 跟1D和2D类似的操作,zeros..., ones,rand等 vstack和hstack照样可以用,现在多了一个dstack,代表维度的堆叠 concatenate也有同样的效果 总结: 本文总结了numpy对于1D,2D和多维的基本操作

    22120

    医学图像重建 | Radon变换,滤波反投影算法,中心切片定理

    当然上图来看,是把一个2D的图像投影成了1D的数据,那么这样肯定是无法复原的。 在投影的过程中,并不是上述这一个角度。上述的投影角度为0,是水平从左到右的。...假设我们对角度旋转180度,每旋转1度都进行一次投影。那么最终我们会有180个1D的投影数据,然后如何从这些1D投影数据还原2D的原始图像就是我们所说的重建算法。...Radon变换 这个变换讲述的就是将2D物体投影成1D的过程。2D的两个维度记作x和y,1D的数据只有1个维度,我们记作s。...当然这种函数可能不可导或者没有什么很好的性质。因此我们可以用一些性质比较好的函数来模拟这种效应。也就是高斯函数。...f(x,y)沿着某一个方向投影得到绿色的1D分布,这个是radon过程。 然后把1D投影分布做傅里叶变换得到红色1D频域分布。

    3.7K21

    【Pytorch 】笔记五:nn 模块中的网络层介绍

    对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对...好吧,估计依然懵逼,下面我们就看看 1d、2d、3d的卷积示意图,通过动图的方式看看卷积操作到底在干啥? 2.1 1d 2d 3d 卷积示意 一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几维卷积。...首先为什么它叫转置卷积呢? 在解释这个之前,我们得先来看看正常的卷积在代码实现过程中的一个具体操作:对于正常的卷积,我们需要实现大量的相乘相加操作,而这种乘加的方式恰好是矩阵乘法所擅长的。...代码 这个平均池化和最大池化在这上面好像看不出区别来,其实最大池化的亮度会稍微亮一些,毕竟它都是取的最大值,而平均池化是取平均值。...从比较重要的卷积层开始,学习了1d 2d 3d 卷积到底在干什么事情,采用了动图的方式进行演示,卷积运算其实就是通过不同的卷积核去提取不同的特征。

    2K51

    卷积神经网络中的傅里叶变换:1024x1024 的傅里叶卷积

    对于每一步计算元素乘积并对所有值求和。结果值就是此步骤的卷积结果。 但是为什么我之前提到了互相关呢?那是因为卷积和互相关实际上是相以同的方式计算的,唯一的区别是过滤器(核)被翻转了。...通过这样做可以受益于傅里叶变换的特殊性质,即卷积定理和相关定理。 卷积定理 互相关定理 这些概念非常重要也是本文的基础:时域中的卷积/相关对应于频域中的简单元素乘法。但这有什么用的呢?...二维 DFT(以及 2D 连续傅里叶变换)可以分成连续的 1D DFT,其中行和列可以分别计算。...这有两个优点:首先,可以重用 1D DFT 的算法;其次,它有助于为 2D DFT 建立直觉,因为可以单独解释行和列。 但离散傅里叶变换有一个小细节:卷积定理不适用于 DFT。...2D线性卷积结果 2D DFT卷积结果 结论 本文介绍了卷积和DFT背后的数学理论,通过观察不同的光谱获得了一些想发,并且通过TensorFlow进行了实现,并验证了结果的正确性。

    1.4K30

    Animator_制作动画的软件

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...Transition,并会无视没有勾选”Solo”的Transition Mute和Solo是用于特定区域状态机的调试工具,发布游戏时,不要勾选任何一个!...”Bleed Tree”让你可以根据更多的参数来混合动画,但如果你需要这样做的话,使用”2D Bleed Tree”会更方便, 所以如果你选择了1D,就应该Add Motion Field,而不是New...速度z”,对于Freeform Cartesian类型,可选择的更多,当你指定好参数,下一步要添加Motion,跟1D Bleed Tree一样,可以添加另一个Bleed Tree和Motion,与1D...Tree中的Compute thresholds选项功能相同,但它是根据两个参数来计算的,1D Bleed Tree使用红色进度条预览动画,而2D Bleed Tree通过拖拽红点的位置来预览动画

    1.2K10

    我用 10000 张图片合成我们美好的瞬间

    月亮照回湖心 野鹤奔向闲云 1前言 昨天是情人节,大家想必都非常愉快的度过了节日~我也是 好了,废话不多说,今天给大家带来是一个比较有意思的项目,通过切割目标图片,获得10000个方块,用我们所选择到的图片...在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。...我去,更丑了,这咋回事 紧接着我直接热血了起来,遇到这种有挑战的事情我就很有劲头,我要搞不过它,那不符合我的气质, 于是我开始分析处理过的小块主色调,我发现它们好像都有规律 我想是什么影响到了呢,图片绘制上去不可能会一样的颜色啊...,一样的颜色是什么呢???...每一个方块都可以交互的拉伸旋转,移动,到这里画布的基本功能就已经完结啦~撒花~ 我们还可以把生成好的图片导出来,机器好的小伙伴们可以定义一个很大的画布,或者给图片做上编号,打印出来,是可以用来做巨大的合成图的

    59230

    机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

    现在,如果我们将每个训练实例垂直投影到这个子空间上(如连接实例到平面的短线所表示的那样),我们就得到如下图所示的新的2D数据集。当当! 我们刚刚将数据集的维度从3D减少到了2D。...简单地投射到一个平面上(例如,通过丢弃特征x3)将会把瑞士卷的不同层挤压在一起,如下图的左边所示。 但是,您真正需要的是展开瑞士卷,以获得下图右侧的2D数据集。 ?...2.2 流形学习 瑞士卷是二维流形的一个例子。 简而言之,二维流形是一种二维形状,可以在更高维空间中弯曲和扭曲。 更一般地,d维流形是局部类似于d维超平面的n维空间(其中d 的一部分。...第三轴的这一比例不到1.2%,所以可以认为它可能没有什么信息。 3.6 选择正确的维度数量 不是任意选择要减少的维度的数量,通常优选选择加起来到方差的足够大部分(例如95%)的维度的数量。...由于IncrementalPCA类在任何给定时间只使用数组的一小部分,因此内存使用情况仍然受到控制。 这可以调用通常的fit()方法,如下面的代码所示: ?

    1.1K90

    第十五章 降维

    它是一个不同的特征,用来真正测量飞行员能力的特征。 还是那句话,如果特征高度冗余,那么你可能真的需要降低维数 如果我们将数据从二维(2D)降到一维(1D),究竟意味着什么?...所以,我能够只用一个数字表示样本的位置,通过把这些原始样本都投射到绿线上(这是对原始数据集的一种近似,因为我将这些样本都投射到了同一条直线上)。...假设我想对数据进行降维,从二维降到一维。也就是,我想要找到一条直线,能够将数据投影到上面的直线。 ? 那什么是一条好的投影这些数据的直线了?每个样本点到直线的距离非常的小。...(我们要做的是,将数据投影到这 k 个向量展开的线性子空间上) 举例:从 3D 降维到 2D: ? u^(1) 和 u^(2) 两个向量一起定义了一个二维平面。我们将我们的数据投影到上面。...我们可以先令k=1,然后进行主要成分分析,获得U_reduce和z,然后计算比例是否小于1%。

    56430

    APAP论文阅读笔记

    然而,我们认为一个好的初始针迹是非常可取的,因为它对随后的脱胶和后处理的要求要低得多;例如,图3中的结果是使用简单的像素平均值合成的,几乎没有明显的重影。...Shum和Szeliski[15]首先执行光束调整,以优化所有视图的旋转和焦距。对于每个特征,取每个视图的后向投影光线的平均值,随后再次投影到每个视图上,以在2D中生成修改后的特征位置。...第4行和第5行(第二行)显示,虽然该方法可以灵活插值,但它在外推区域产生高度扭曲的结果,在该区域没有数据来引导局部变形,并且扭曲恢复为全局亲和性;图1(b)提供了1D类比。...这产生了一个整体的扭曲,可以灵活地适应数据,但又试图尽可能地投射。图1©和图3©描述了这种一维和二维的扭曲。我们称这个估计过程为移动DLT。...版本也可以运行,我是在我自己电脑上的MATLAB 2017版本上运行的,只需要修改代码中的一点就可以运行: 原代码中红圈圈中的部分是matlabpool,由于我的版本较高。

    1.3K40

    使用CNN和Deep Learning Studio进行自然语言处理

    什么是句子分类 情感分析是自然语言处理(NLP)方法的常见应用,特别是分类方法,其目的是提取文本中的情感内容。情感分析可以被看作是为情绪得分量化定性数据的一种方法。...尽管情感或者说情绪主要是主观的,但情感量化已经有了许多有用的实现,例如企业获得对消费者对产品的反应的理解,或者在网上评论中发现仇恨言论。 最简单的情感分析形式是使用好词和坏词的词典。...我将使用两种方法实现它: 1)使用1D卷积和池化的CNN 2)使用2D卷积和池化的CNN 我们将使用Deep Learning Studio实现此功能 如果你不熟悉如何使用Deep Learning Studio...随意更改和尝试。 对于一维卷积层 ? 2.对于2维卷积层 ? 最后,您可以从Training选项卡开始训练,并使用训练仪表盘监控进度。 ? ? 完成训练后,你可以在results选项卡中查看结果。...在验证数据集中,1维和2维conv模型的准确率分别为约87%和75%。 ? ? 借助Deep Learning Studio,你可以轻松检查网络不同层上的验证和测试数据集的推理。 1维Conv ?

    74440

    英伟达的Rev Lebaredian表示,合成数据可以使AI系统变得更好

    对于 Omniverse,我们的目标是做一些以前在实时世界模拟器中从未做过的事情。我们正在尝试对世界进行物理上准确的模拟。当我们说物理上准确时,我们指的是与物理相关的所有方面。...因为我们相信,如果你能足够接近地模拟现实世界,那么你就会获得超能力。 什么样的超能力? Lebaredian:首先,你得到了传送。...真正酷的是,你可以改变初始条件并做一些实验。你可以说,替代期货会是什么样子?如果我重新配置我的工厂?在我的环境中操作事物做出不同的决定怎么办?这些不同的未来会是什么样子?这使你可以进行优化。...当我们为 [the Conference] SIGGRAPH 2017 做演示时,我注意到了这一点。我们有一个可以玩多米诺骨牌的机器人,我们有多个必须训练的 AI 模型。...但它只是得到一个只有像素的2D图像,没有相关信息。因此,如果你要训练一个网络来推断3D信息,你首先必须在 2D 中画一个框,然后你必须告诉它,「这是根据传感器使用的特定镜头的距离。」

    53540

    【工程应用七】接着折腾模板匹配算法 (Optimization选项 + no_pregeneration模拟 + 3D亚像素插值)

    1/8,1/4,1/2等等,经过测试,这个在提高速度的同时,对结果的准确度和精度基本没有什么影响。        ...其实我一直在找这方面的资料,终于找到了,本来希望能得到一个比以前的2D或1D亚像素更为精确的结果,不过实际测试起来还是有点失望的。        ...,当使用3D亚像素后,我们看到了X和Y坐标结果有了很大的偏移,这个明显是错误的。   ...后面为了分析这个问题,我一直在查找3D亚像素插值的代码,以为是代码写错了,后面用同样的数据,使用matlab计算,得到的结果也是一样的,说明不是代码问题,于是我打印出了对应的27个点的得分,如下所示:...因此,个人最后还是认为,在基于边缘的匹配中可以使用2D的亚像素作用于X和Y坐标,使用1D的亚像素作用于角度。        最新版的一个测试DEMO: 带蒙版的模板匹配。

    1.1K30
    领券