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pythonpythonnumpy开发语言
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- TensorFlow拟合曲线问题及易错坑点
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【深度学习/神经网络】DeepLearning
一、代码实现importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data_arr=np.linspace(-0.5,0.5,200)x_data=x_data_arr[np.newaxis,:]noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)y_data=x_data**2+nois
- 【tensorflow学习-选择动作】 学习tensorflow代码调用过程
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a=actor.choose_action(s)defchoose_action(self,s):s=s[np.newaxis,:]returnself.sess.run(self.action,{self.s:s})#getprobabilitiesforallactions输入:s输出:self.sess.run(self.action,{self.s:s}):a
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- pytorch、numpy的维度处理
一、Numpy1.1维度交换swapaxes。将数组n个维度中两个维度进行调换,不改变原数组据,resize可以改变原数组的数据。importnumpyasnpa=np.random.randint(1,10,(3,4))print(a.shape)#out:(3,4)a=a.swapaxes(0,1)print(a.shape)#out:(4,3)1.2增加维度np.newaxis和np.exp
- Python增加维度时使用newaxis索引报警告
CUCU_724
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y数据示例:当对y进行多维索引y[:,np.newaxis]时出现FutureWarningFutureWarning:Supportformulti-dimensionalindexing(e.g.obj[:,None])isdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Converttoanumpyarraybeforeindexinginstead.这
- np.newaxis()函数的具体使用
np.newaxisnp.newaxis的功能是增加新的维度,但是要注意np.newaxis放的位置不同,产生的矩阵形状也不同。通常按照如下规则:np.newaxis放在哪个位置,就会给哪个位置增加维度x[:,np.newaxis],放在后面,会给列上增加维度x[np.newaxis,:],放在前面,会给行上增加维度用途:通常用它将一维的数据转换成一个矩阵,这样就可以与其他矩阵进行相乘。例1:这里
- 改变numpy数组形状的7种常用方法
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本文大纲方法一:shape方法二:reshape方法三:reval方法四:flatten方法五:np.newaxis方法六:squeeze方法七:np.c_本文将会介绍numpy数组改变形状的7种常用的方法。方法一:shape通过给ndarray的属性shape重新赋值来修改数组的形状方法二:reshapereshape(a,newshape[,order])reshape中还可以只指定一维,另一
- 回归-应对离群点
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岭回归#Author:FabianPedregosa--#License:BSD3clauseimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_model#Xisthe10x10HilbertmatrixX=1./(np.arange(1,11)+np.arange(0,10)[:,np.newaxis])y=np
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wuguangbin1230
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outputarray([[0.24747071,-0.43886742],[-0.03916734,-0.70580089],[0.00462337,-0.51431584],...,[0.15071507,-0.57029653],[0.06246116,-0.33766761],[0.08218585,-0.59906501]],dtype=float32)ipdb>np.shape(out
- python:numpy中np.newaxis,np.tile,np.repeat等常见函数的用法
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在对数据进行处理时候,常见以下函数np.newaxis(),np.ndim(),np.tile(),np.repeat(),np.view(),np.astype(),np.dtype(),(1)np.newaxis()------作用:增加维数例子如下:>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=x[np.newaxis,:,np.newaxis
- np.newaxis
雪夜的星_e40c
转载:深度好文np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维,这一位置指的是np.newaxis所在的位置,比较抽象,需要配合例子理解。再来一个例子newaxis在那个位置那个位置的维度是1
- 扩充矩阵维度:newaxis和expand_dims的用法
EvenHO
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一、newaxis使用详解np.newaxis的作用是在数组中增加一个维度,可以把一维数组二维化,并且可以选择在哪添加一个维度,下面用一个例子来理解importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])print(a.shape)#结果为(5,)a1=a[:,np.newaxis]#在维度后面添加一个维度print(a1.shape)#结果为(5,1),此时a1数组变为#[[
- 【深度学习】保存和加载模型
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importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptf.set_random_seed(1)np.random.seed(1)#fakedatax=np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis]#shape(100,1)noise=np.random.normal(0,0.1,size=x.shap
- numpy中轴处理的实现
目录numpy中轴参数的意义numpy中轴转动numpy中添加新轴numpy中轴扩展Numpy中广播数据维numpy中缩减轴numpy交换两个轴numpy滚动轴numpy中数据拼接操作concatenatenumpy中轴参数的意义指定的轴是被压缩的轴沿轴的时候可以指定两个轴,即面被压缩,以面作为输入numpy中轴转动numpy中添加新轴np.newaxis在使用和功能上等价于None,其实就是No
- python 判断为空nan, null;np.newaxis
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python判断为空nan,nullpandas空值定义为numpy.nan对整体的series或Dataframe判断是否未空,用isnull()eg:pd.isnull(df1)#df1是dataframe变量对单独的某个值判断,可以用np.isnan()eg:np.isnan(df1.ix[0,3])#对df1的第0行第3列判断nan遇到问题解决:http://www.cnblogs.com
- 使用Tensorboard查看训练过程(tf.summary.FileWriter)
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元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019源码:importtensorflowastfimportnumpyasnp#输入数据x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]noi
- Day12 #100DaysofMLCoding#
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2018825-27今日计划cs231n第13节代码新加一个维度img[None]isthesameasimg[np.newaxis,:]np.tile(数组,重复几次)np.repeat(数组,重复几次)词袋模型词向量wordembedding(需要看吴恩达课程复习)稀疏矩阵乘法PCA生成模型全信念网络明确的密度函数VAE学习了encoder后,如何生成新图片:z和知道z后的x|z取值不可乱取。
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Numpy新建维度arr=np.array((1,2,3,4,5,6))print(arr.shape)#(6,)arr1=arr[np.newaxis,:]#==np.expand_dims(arr,axis=0)print(arr1.shape)#(1,6)arr2=arr[:,np.newaxis]#==np.expand_dims(arr,axis=1)print(arr2.shape)#
- numpy矩阵操作
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目录连接矩阵或列表np.concatenate()np.vstack()垂直连接np.hstack()水平连接np.dstack()深度连接np.stack()np.newaxis新增加一个维度np.append()矩阵的复制np.tile()np.repeat()np.ones_like(x)矩阵的计算求矩阵的逆求矩阵的范数(也可以求两点之间的距离)np.meshgrid()生成网格交换矩阵的两
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为了在灰度图像上画彩色框,而需要把单通道转为三通道在网上找了好几种方法都报错,说是图片是数组格式,无法转换最终靠这两句代码,成功转换到了三通道中#im为单通道图像image为生成的三通道图像im=im[:,:,np.newaxis]image=im.repeat([3],axis=2)
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np.newaxis新增一个轴如何将数组[0,1,2]转换成列向量用ndarray[:,np.newaxis]代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上,然后新增一列其实可以更简单ndarray.shape=(3,1)>>x=np.arange(3)>>xarray([0,1,2])>>x[:,np.newaxis]array([[0],[1],[2]])>>x[:,None]array([[0]
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- Python创建行向量与列向量
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numpy中直接创建ndarray,得到的是一维数组,也就是X.shape是(X.size,);数学中定义的列向量是一个二维矩阵,大小是(X.size,1).于是,需要把1维的数组转化为2维的列向量,有扩充维度的两种方法:X[:,np.newaxis]X[:,None]例如,想要实现矩阵与向量的相乘:X0=np.arange(6)#一维数组,不能与矩阵相乘#array([0,1,2,3,4,5])
- (Python)Numpy矩阵增加/减少一个维度
Think@
笔记矩阵python线性代数
Section1:矩阵增加一个维度方法一:使用np.newaxis将m*n维矩阵转化为m*n*1维矩阵。方法二:使用np.expand_dims来增加一个新的维度。Link:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.expand_dims.html?highlight=expand%20dim#numpy.expand_dimsS
- 手把手学习numpy库之 —— numpy进阶教程2
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一、形状操作与生成函数1.ndarray形状操作(1)生成0~9的ndarrayarr0=np.arange(10)(2)把arr0的形状转换为2行5列arr0.reshape(2,5)(3)在(1)的基础上在arr0的第一个维度前增加一个维度,变为(1,10)arr1=arr0[np.newaxis,:]print(arr1)print(arr1.shape)(4)把arr0的形状改为(10,1
- Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法
胖胖大海
python编程机器学习pythonnumpyexpand_dimsnewaxissqueeze
在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种:1、np.newaxis扩充矩阵维度2、np.expand_dims扩充矩阵维度3、np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度np.newaxis,np.expand_dims扩充矩阵维度:importnumpyasnpx=np
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深度学习tensorflow
1.非线性回归例子importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#增加一个维度使其成为200行1列noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)#生成一些
- 深度学习框架TensorFlow学习与应用(二)——非线性回归、MINST数据集分类
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非线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#-0.5到0.5中均匀分布的200个点,之后增加一个维度noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.sha
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#-牧野-2021-05-29importcv2fromflowlibimportflow_to_imageimportnumpyasnpdefwarp_flow(img,flow):h,w=flow.shape[:2]flow=-flowflow[:,:,0]+=np.arange(w)flow[:,:,1]+=np.arange(h)[:,np.newaxis]res=cv2.remap(im
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
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在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f