深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）
文章目录1多维数组压缩维度扩充维度2numpy类型转换深度学习常见的float32类型。3数组扁平化4np.where()的用法5np.argmax()6图像拼接7生成同shape的图片，指定数据类型1多维数组a.shape=(3,2);既数组h=3，w=2a.shape=(2,3,2);这里第一个2表示axis=0维度上的，三维数组中3,2）数组的个数，这里表示两个（3,2）数组。压缩维度这里a