np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充,例如CNN网络常用的padding操作 1.语法结构 np.pad(array,pad_width,mode,**kwargs) # 返回填充后的numpy数组 array:要填充的numpy数组【要对谁进行填充 ...
从知乎上借鉴而来,用于学习:链接 ascontiguousarray函数将一个内存不连续存储的数组转换为内存连续存储的数组,使得运行速度更快。 比如我们生成一个二维数组,Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 output: 我们可以看到 C CONTIGUOUS : True,就说明是行连续,F CONTIGUOUS : False则代表列不连续。同理如果 ...
2020-08-07 21:32 0 5898 推荐指数:
np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充,例如CNN网络常用的padding操作 1.语法结构 np.pad(array,pad_width,mode,**kwargs) # 返回填充后的numpy数组 array:要填充的numpy数组【要对谁进行填充 ...
一、函数 np.delete(array,obj,axis) 二、函数的意思 array:需要处理的矩阵 obj:需要处理的位置,比如要删除的第一行或者第一行和第二行 axis: 如果输入为None:array会先按行展开,然后按照obj,删除第obj-1(从0开始)位置的数,返回一个 ...
@ 目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。np.split()函数的作用是将一个 ...
np.newaxis,增加维度 ...
首先:sum()如果不传参就是对所有元素求和。 1、sum函数可以传入一个axis的参数,这个参数怎么理解呢?这样理解: 假设我生成一个numpy数组a,如下 这是一个拥有 ...
首先如果大家对np.sum不熟悉的话,请先看看我的这篇文章 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80221748 ,详细讲了。其实他们本质上都同样方法而已。 numpy.prod(a, axis=None, dtype=None ...
numpy.expand_dims(a, axis) 作用:扩展数组的维度 例: ...
OSPF Router-LSA详解 帧中继环境下DR和BDR的选举 1、DR和BDR在同一网段而不是同一区域,因为在同一区域里面可能会存在多个DR,多个BDR;DR和BDR是接口的概念。 2、在NBMA网络环境中一般是不能通过组播去建立邻居关系 ...