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Pythonic方法将二维numpy数组分成更小的正方形

可以使用numpy库中的reshape函数来实现。reshape函数可以将一个数组重新调整为指定形状的新数组。

具体步骤如下：

导入numpy库：import numpy as np
创建一个二维numpy数组：arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
获取原数组的形状：shape = arr.shape
计算每个正方形的边长：side_length = int(np.sqrt(shape[0] * shape[1]))
使用reshape函数将原数组重新调整为指定形状的新数组：new_arr = arr.reshape((side_length, side_length))

这样，原数组就被分成了更小的正方形。

优势：

简洁高效：使用numpy库的reshape函数可以快速实现数组形状的调整，避免了手动遍历和复制的繁琐过程。
可扩展性：该方法适用于任意大小的二维numpy数组，可以根据需求调整正方形的边长。

应用场景：

图像处理：将图像分割成更小的正方形块，便于进行图像处理和分析。
数据分析：对大规模数据进行分块处理，提高计算效率。

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手把手教你学Numpy【二】基本运算与切片

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Numpy|需要信手拈来的功能

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机器学习入门 3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割

数组的合并在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...vstack 将数组沿着行的方向进行合并操作，而 hstack 将数组沿着列的方向进行合并操作。...[3, 7]，将一维数组分成了三段：第一段为 x[: 3] 第二段为 x[3: 7] 第三段为 x[7: ] 如果需要将数组分成两段，则只需要指定一个分割点。...[4]，将一维数组分成了两段：第一段为 x[: 4] 第二段为 x[4: ] 不过需要注意，即使需要指定一个分割点，也需要传入一个列表。

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手把手教你用OpenCV实现机器学习最简单的k-NN算法（附代码）

如果可以避免这些房屋而仅仅访问那些蓝队球迷的家，压力将会更小，也可以更好地利用时间。由于坚信可以学会预测红队球迷居住的地方，我们开始记录每次的访问。...首先引入所有必需的模块：使用k-NN算法的OpenCV、处理数据的NumPy、用于绘图的Matplotlib。...我们将使用NumPy的随机数生成器来完成这个操作。我们将固定随机数生成器的种子值，这样重新运行脚本将总可以生成相同的值。 In [3]: np.random.seed(42) 好了，现在可以开始了。...plt.ylabel('y coordinate (feature 2)') 在我们的数据集上测试一下这个函数吧！首先需要把所有的数据点分成红色数据集和蓝色数据集。...可以使用下面的命令（其中ravel将平面化数组）快速选择前面创建的labels数组中所有等于0的元素： In [11]: labels.ravel() == 0 Out[11]: array([False

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NumPy学习笔记

=False属性，将结果改成左闭右开区间，此时的其实就是均分成七份，返回前六个元素： zero方法也常用到，下面是生成3*4的二维数组，元素值全是零，注意参数是元组：如果您觉得元组和括号和函数的括号放在一起不好理解...，可以指定初始化的值：几个与维度相关的字段和方法：三位数组：假设已有二维数组是35的形状，现在变成三维的，也就是两个35的二维数组，形状参数就是(2,3,5)那么写法如下： NumPy数组支持加号操作...，结果是数组中每个元素相加：还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素：除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘...dstack这三个方法将两个数组向上图的两本书一样做堆叠，要注意的是入参是元组：这个图比较形象，二维数组在深度方向堆叠，形成了三维数组： concatenate函数也能实现堆叠功能： column_stack...，每个都会被水平分割，这样就变成了四个二维数组，最终成了两个三维数组，分割的示意图如下：代码如下：随机数 NumPy生成随机数的方法：至此，NumPy常用功能已经体验完毕，这只是对NumPy

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平分正方形（数学）

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·CNN卷积神经网络原理分析

我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。...本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节中，我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 2.1.1....在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图5.1所示，输入是一个高和宽均为3的二维数组。...图 2.1 二维互相关运算在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。...让我们从一些我们都可以从这张照片中看到的东西开始。首先，输入图像是正方形和224x224像素。我之前谈到的过滤器是7x7像素。该模型具有输入层，7个隐藏层和输出层。

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