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我有点被numpy搞糊涂了。train_images = load_images(X_train[:206])结果如下：(206,)
这是一个bug，或者我如何强制numpy保持形状？
浏览 0提问于2017-12-08得票数 1
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我有以下代码，它从一系列图像中获取调色板，并尝试使用numpy reshape重塑输出。但是当我尝试重塑输出时，我得到的错误是无法将大小为27的数组重塑为形状(3,3)。,(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265)] 这是9个包含调色板的元组，调色板应该可以重塑为3*3，但numpy.reshape,(256,256,265)], ] from
浏览 14提问于2021-03-22得票数 0
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火炬中的view()和Numpy中的reshape()相似吗？
view()被应用于火炬张量以改变它们的形状，而reshape()是改变射线形状的一个numpy函数。
浏览 0提问于2018-08-08得票数 5
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在三维numpy数组上构建布尔掩码时，我面临着一个问题。该数组可以想象如下，例如，一个形状(18,2,7)包含随机数的数组：import numpy as np
以及形状为(18,2,1)的预定义布尔掩码重要事项：我不能
浏览 3提问于2021-06-27得票数 0
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如何通过指定对角线值创建数组
、、、、
我有如下所示的数组：其形状为(4,1)。当我使用numpy.diag时，如下所示：输出是[-1.+1.j]，而我希望看到对角线矩阵。有人能解释一下发生了什么，应该做些什么才能看到对角线矩阵吗？我也试图改变形状为(1,4)，但结果没有改变。
浏览 2提问于2019-10-07得票数 0
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当我尝试训练我的模型时，产生于line x_norm=(np.power(x,2)).sum(1).view(-1,1)。def pairwise_distances(x, y=None): x_norm = (np.power(x,2)).sum(1).view(-1, 1)
y_t = torch.transpose(y, 0, 1)
y_norm = (y**2).sum(1).view(
浏览 0提问于2020-06-21得票数 3
假设X1是一个大小为(768, 1024, 9)的数组，其中包含一些双精度值。X = reshape(X1, [768*1024 9]); X = np.zeros((768*1024, 9)) for k in range(1024): for j in range(9):但是
浏览 37提问于2018-06-29得票数 0
我想把两个不同形状的numpy数组相乘。结果应该以这样的方式广播，例如，具有形状(3，)和(5，)的数组的乘法返回具有形状(3,5)的数组。我知道使用array1：，numpy.newaxis*array2numpy.newaxis，：可以做到这一点。但我要找的是更一般的函数，它可以自动将形状为(3,5)和(4 )的数组乘以为形状为(3,5,4)的数组。有没有什么numpy函数可以做到这一点？当然，a可以给自己写一个
浏览 31提问于2020-05-15得票数 1
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在应用numpy.dot(a，b)时，结果是30，而不是引发两个矩阵形状不对齐的异常。
( can )矩阵如何与(Can)矩阵相乘？numpy是否会自动转换一个矩阵来对齐它们的形状，然后再进行乘法？
浏览 1提问于2015-03-11得票数 2
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我试图用两个numpy数组来乘法和除以一个numpy数组的每个子numpy数组。我有一个带有[100, 5]形状的numpy数组[100, 5]，两个numpy数组y和y都带有shape (5,)。我试图改变张量的值:对于每个子numpy数组w和axis=0 in x，它应该具有形状[1, 5]，我想要做(w - y)*z。
浏览 1提问于2017-12-01得票数 0
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我有一个零列表，其形状如下所示： yp = numpy.zeros(5, 2, 2), dtype = complex) 我使用两个for循环对其进行了修改，如下所示： for a in range(0,5): yp[a, b, b] = numpy.sum(F[a, b,:]) 我如何使用列表理解来做同样的事情？显然，使用下面这行代码会改变我原来列表的形状。 yp = [numpy.sum(F[a, b,:]) for
浏览 15提问于2019-06-29得票数 2
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最近，我意识到python可以自动添加2个数组，即使它们有不同的维度，只要其中一个数组包含另一个数组的维度。例如：a=np.array([[1,2],[3,4]])print a.shapeprint b.shapeprint b
这种行为可能会给我带来一些问题，就像预期python在形状不完全相同的情况下返回错误一样。是否有任何方法来改变这种行为，以便如果形状不完全
浏览 7提问于2017-07-12得票数 1
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我有许多有形状的图像(10,1134,1135)。我正在尝试改变形状为(10,1134,1134)。我将图像转换为NumPy并使用数组。整形，但我得到一个错误，说不能将大小为12870900的数组整形为形状(10,1134,1134)。有别的办法吗？
浏览 2提问于2021-10-18得票数 0
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Works
我的问题：
在输入形状/类型方面，向tensorflow模型提供输入的准则是什么？
浏览 2提问于2020-03-25得票数 2
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我有两个numpy数组，A的形状为(70,2048)，B的形状为(11200,2048)。我想将索引i处的一个元素从B附加到A，所以我这样做了：在此之后，A的形状突然变成(145408，)。我猜这就是为什么A的形状会改变，但是我如何将Bi附加到A上呢？所以我得到了我想要的，一个包含(71,2048)的numpy数组。
我觉得我对这件事不太了解，如果有人能帮我就太好了。提前感谢！
浏览 6提问于2021-02-16得票数 0
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为了调试目的，我决定编写纹理导出函数： im_format = file_name.rsplit('.')[-1] iformat = gl.GL_BGR iformat = gl.GL_BGRA raise NotImplementedError
with s
浏览 0提问于2021-02-26得票数 3
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import numpy return numpy.sqrt(sum((y_true - y_pred)**2.0))
x_train = numpy.asarray([ [1, 2], [3, 1], [2, 2] ])x_test = numpy.asarray([ [10, 1], [2, 0], [5, 1] ])
y_train
浏览 3提问于2021-03-04得票数 0
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我不能改变numpy数组的形状dataset[i] = dataset[i].reshape((18, 63))
ValueError:
浏览 1提问于2020-12-16得票数 0
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