numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 使用array对象 flatten 展平 reshape 变换 ravel 变换 resize ...
最近在看SSD源码的时候,就一直不理解,在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层,那么整个数据的shape就发生了变化,那么还可以对应起来么 可能你不知道我在说什么 后来不知怎么的,就想明白了,只要先前按照同样的方式进行操作,那么就可以对应起来。同样的,只要按照之前操作的逆操作,就可以将数据的shape进行还原。 最后在说一句,在追看Tensorflow源码的时候,发现Flatte ...
2017-09-04 11:01 0 3874 推荐指数:
numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 使用array对象 flatten 展平 reshape 变换 ravel 变换 resize ...
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2 array ...
Numpy 中的 ravel() 和 flatten()两个函数可以对多维数据进行扁平化操作。 flatten() 返回的是一个数组的的副本,新的对象;ravel() 返回的是一个数组的非副本视图。 示例: 1、flatten ...
结论:reshape(-1,1)是将一维数据在行上变化,而reshape(1,-1)是将一维数据在列上变化。 这里-1是指未设定行数,程序随机分配,所以这里-1表示任一正整数所以reshape(-1,1)表示(任意行,1列) 如: e = np.array([1]) #只包含一个数据 f ...
使用数组的reshape方法,可以创建一个改变了尺寸的新数组,原数组的shape保持不变; >>> d = a.reshape((-1,1))>>> darray([[1], [2], [3], [4]]) 注意:a.reshape ...
shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法,作用是将数据重新组织 1.shape 2.reshape() 是数组对象中的方法,用于改变数组的形状。 形状变化是基于数组元素不能改变的,变成的新形状中所包含的元素个数必须符合原来元素个数。如果数组 ...
reshape把指定的矩阵改变形状,但是元素个数不变, 例如,行向量:a = [1 2 3 4 5 6]执行下面语句把它变成3行2列:b = reshape(a,3,2)执行结果:b =1 42 53 6 若a=[1 2 34 5 67 8 9] 使用reshpe后想得到b ...
reshape 顾名思义,就是重塑,将一个矩阵重新变换 观察下面的例子: >> A= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 3 >> B=reshape(A,2,4 ...