开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用(arr.transpose() == arr).all()的意外对称测试结果

使用(arr.transpose() == arr).all()的意外对称测试结果是判断一个二维数组arr是否关于其主对角线对称。如果测试结果为True，则表示arr是关于其主对角线对称的，否则为False。

这个测试结果在很多应用场景中都有用途，比如图像处理、矩阵运算等。在图像处理中，可以利用这个测试结果来判断一个图像是否关于其中心轴对称，从而进行相应的处理操作。在矩阵运算中，可以利用这个测试结果来判断一个矩阵是否是对称矩阵，从而选择不同的运算方法。

对于这个测试结果，腾讯云提供了一些相关的产品和服务。例如，腾讯云的云原生服务可以帮助开发者构建和管理容器化的应用程序，提供高可用性和弹性伸缩的计算资源。腾讯云的数据库服务可以提供可靠的数据存储和管理解决方案。腾讯云的网络安全服务可以提供全面的网络安全防护和监控。腾讯云的人工智能服务可以提供强大的人工智能算法和工具，用于数据分析和模型训练。腾讯云的物联网服务可以提供连接和管理物联网设备的解决方案。腾讯云的移动开发服务可以提供移动应用开发和部署的解决方案。腾讯云的存储服务可以提供可靠的数据存储和备份解决方案。腾讯云的区块链服务可以提供安全的分布式账本和智能合约的解决方案。腾讯云的元宇宙服务可以提供虚拟现实和增强现实的开发和部署解决方案。

更多关于腾讯云的产品和服务信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:Python 3使用IF或TRY测试无。意外的结果 React，使用map和fetch时出现意外的多个结果产生意外结果的嵌套Promise.all函数使用'all()‘函数的IF语句中的多个布尔测试使用//迭代节点集中的后代时出现意外结果使用gekko变量求和的意外结果使用NUnit和Moq进行测试时意外的空引用使用pROC时出现意外的AUC ROC结果使用Python计算线交点会产生意外的结果使用QgsDistanceArea.convertLengthMeasurement时出现意外的转换结果

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

python转置矩阵画流程图_python 矩阵转置transpose

10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 我们对arr进行transpose转置，arr2 = arr.transpose((1,0,2))，结果是这样： array([[[ 0, 1,...arr.transpose((1,0,2))的1,0,2三个数分别代表shape()的三个数的顺序，初始的shape是(2,2,4)，也就是2维的2 x 4矩阵，索引分别是shape的[0],[1],[...2]，arr.transpose((1,0,2))之后，我们的索引就变成了shape[1][0][2],对应shape值是shape(2,2,4)，所以矩阵形状不变。...与此同时，我们矩阵的索引也发生了类似变化，如arr中的4，索引是arr[0,1,0],arr中的5是arr[0,1,1]，变成arr2后，4的位置应该是在[1,0,0]，5的位置变成[1,0,1]，同理...这里正对opencv和caffe图像格式转化说明一下： caffe存储图片使用的是：C×H×W opencv存储图片使用的是：H×W×C 假设通过opencv处理的图像的索引为image([0],[1]

1.6K1 0

numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。结果影响其实写这篇博客的原因，就是我的onnx模型对于完全相同数据的tensor产生了完全不同的表现，险些三观俱碎。...(arr.data.c_contiguous) # True arr C连续 tran_arr = arr.transpose(2, 0, 1) print(tran_arr.data.contiguous...__main__': arr = np.arange(12).reshape(3, 2, 2) tran_arr = arr.transpose(2, 0, 1) print(...True Tensor变成连续的 c_ten_arr = c_ten.numpy() print(c_ten_arr.flags) # tensor 的连续函数结果是变成C连续的变量

1.8K2 0

Python NumPy 基础

如果不想要这样的效果，想要一个独立的新数组，那么需要使用显示复制函数，例如arr_independent = arr[5:8].copy()。...除此之外还有一个布尔型索引，这个和matlab是一样的。数组转置和轴对称对于二维数组，可以使用T方法进行转置。 ?...这里原始数组是一个2×2×4的三维数组，transpose的参数是元组（1, 0, 2），对应的下标索引为（0， 1， 2），对比可以知道，arr.transpose(1, 0, 2) 的意思就是将原数组...线性代数矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。...真的最后 the real END 关于数组的集合运算以及我的一些测试（太懒就不写了，直接拍我记在书上的。。）

1.3K1 0

Python-NumPy基础

如果不想要这样的效果，想要一个独立的新数组，那么需要使用显示复制函数，例如arr_independent = arr[5:8].copy()。...除此之外还有一个布尔型索引，这个和matlab是一样的。数组转置和轴对称对于二维数组，可以使用T方法进行转置。 ?...这里原始数组是一个2×2×4的三维数组，transpose的参数是元组（1, 0, 2），对应的下标索引为（0， 1， 2），对比可以知道，arr.transpose(1, 0, 2) 的意思就是将原数组...线性代数矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。...真的最后 the real END 关于数组的集合运算以及我的一些测试（太懒就不写了，直接拍我记在书上的。。）

1.7K10 0

python中矩阵转置4种方法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。文章目录 1. 使用双重循环 2. 使用列表表达式 3. 使用zip函数 4. 使用numpy模块 1....使用列表表达式 # python 列表表达式 # 使用嵌套的列表表达式 arr = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9],...12]] # zip(* )在这里是解压的作用 # 将arr 看做是一个打包后的数组 arr2 = zip(* arr) print(list(arr2)) ''' # 输出结果为： [(1, 4,...9], [10, 11, 12]] arr = np.array(arr) # 这里可以三种方法达到转置的目的 # 第一种方法 print(arr.T) # 第二种方法 print(arr.transpose...()) # 第三种方法 print(arr.swapaxes(0, 1)) # 上面三种方法等价 ''' # 三种方法的输出结果均为： [[ 1 4 7 10] [ 2 5 8 11] [

2.9K3 0

数据分析之numpy

) print(arr2) 数组转置 transpose 行变列，列变行 arr3 = arr.transpose() print(arr3) 返回bool值，可以添加axis参数指定轴方向 np.any...(): 至少有一个元素满足指定条件，返回True np.all(): 所有的元素满足指定条件，返回True arr2 = np.any(arr > 20) print(arr2) 取行取下标行 arr...和arr2两个数组的每个元素，并比较元素大小，如果结果为True，返回当前arr1的元素，否则返回当前arr2的元素，并将结果构建为一个数组。.... setxor1d(x, y) :对称差集，两个数组中互相不包含的元素。...numpy提供的where函数三目运算符如果符合条件结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于

1.3K1 0

Python基础之数组和向量化计算总结

=="Bob") #结果：[ True False False True False False False] 5、数组转置与换轴（1）arr.T #数组转置补充：简单的一维和二维数组的转置就是线性代数中的行列相互交换...#结果为： [[[ 0 1 2] #运行结果：其中每个元素都有其唯一的坐标（x,y,z）例如：0的标为（0，0，0），1的坐标为：（0，1，0）........11的坐标为（1，1，2）...arr=np.arrange(16).reshape((2,2,6)) arr.transpose((1,0,2)) #将第二个轴和第一个轴变换位置运行结果为：[[[ 0 1 2...=1)) #按列数取均值 print(arr.mean(1)) 3、布尔值数组的方法 any() all() ？？？...,False]) print(bools.any()) #至少有一个 print(bools.all()) #全部都是 4、计算唯一值并排序：unique() ints=np.array([

7923 0

使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转

在《使用numpy处理图片——基础操作》一文中，我们介绍了如何使用numpy修改图片的透明度。本文我们将介绍镜像翻转和旋转。...因为得到的图片，只有通过镜子去查看，才是正常的字。而一般情况下，我们需要的是旋转，即得到的文字还是可以正确识别的。...向左旋转90度向左旋转90需要通过两个步骤完成：转置上下镜像翻转 def flip_left_90(arr): return np.flip(arr.transpose((1,0,2)...这句话的意思是，传递的元组要包含该数组所有的维度的值。转换的方法就是对应项相互转置。比如数组最开始时的维度表示是（0，1，2），如果给transpose传递了（1，0，2）。...(arr, axis=1), axis=0) def flip_left_90(arr): return np.flip(arr.transpose((1,0,2)), axis=0) def

1651 0

如何使用等价类划分法编写测试用例的结果_划分等价类设计测试用例

案例：如下图所示的一个两位整数加法器，需求分析中要求： ①第一个数和第二个数都是只能输入-99到99之间的整数； ②对于输入的小于-99的数据或者大于99的数据，程序应给出明确提示；...③对于输入的小数、字符等非法数据，程序应给出明确提示。...基于上述需求，使用等价类划分法编写测试用例的步骤如下： 1.根据需求分析，建立“第一个数”和“第二个数”两个控件的等价类表。...注意：表格中字体颜色为红色的有效等价类可以组合成一条用例，是为了减少测试用例的数量，但是无效等价类只能一条一条编写测试用例，是为了避免“屏蔽”现象发生。...2.根据等价类表编写测试用例在该案例中，使用等价类划分法并没有将所有测试点考虑周全，这将涉及到边界值法的使用。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

65210 0

AI基础：Numpy简易入门

，输出结果2，表示二维数组 2 data.shape # 数组的维度，输出结果（3，4），表示3行4列 (3, 4) data.size # 数组元素的个数，输出结果12，...1.5.1 整数索引和切片的基本使用我们一起来来总结一下，看下面切片取值方式（对应颜色是取出来的结果）： ?...[student_name=='Jack', :1] array([[83]]) 1.6 数组的转置和轴对称 arr = np.arange(12).reshape(3, 4) arr array([[...[12, 13, 14, 15]]]) arr.transpose(1, 2, 0) # 使用transpose()方法对数组进行转置 array([[[ 0, 8], [ 1,...2]]) np.any(arr > 0) # arr的所有元素是否有一个大于0 True np.all(arr > 0) # arr的所有元素是否都大于0 False 1.8.5

6251 0

Pytest系列（12）- 测试结果生成HTML报告插件之pytest-html的详细使用

如果你还想从头学起Pytest，可以看看这个系列的文章哦！...pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 快速入门 pytest --html=report.html 会在当前目录下创建一个report.html的测试报告...合并CSS 上面命令生成的报告，css是独立的，分享报告的时候样式会丢失，为了更好的分享发邮件展示报告，可以把css样式合并到html里 pytest --html=report.html --self-contained-html...注意事项在将文件或链接添加到独立报告时，插件会发出warnings；在html测试报告中可能无法按预期显示文件或链接

8722 0

【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的数组转置和轴对称

数组转置和轴对换转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： In [126]: arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) In [127]: arr Out[127]:..., -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置（比较费脑子）： In [132]: arr = np.arange(16...[[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) In [134]: arr.transpose((1, 0, 2)) Out[134]:...简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。

1.5K3 0

高级性能测试系列《12. 使用V函数，进行变量引用，得到想要的结果值》

目录一、注意二、V函数 1.做一个变量的引用 2.用V函数 3.注意三、总结一、注意 jmeter中，做功能测试、自动化测试时，你可以使用Beanshell元件。...但是，在性能测试中，能不用，坚决不要用带有任何Beanshell字样的元件，相关脚本里都不要去使用这个。要写脚本，用其它的元件，不用Beanshell的元件。...如果你要写java脚本，也不要使用Beanshell的任何元件，建议大家使用JSR223开头的元件。原因是：本身这个Beanshell元件的代码，消耗的资源就非常得多，它的性能比较差。...以Beanshell开头的所有元件的性能都比较差。做功能测试的时候不需要考虑性能。...然后再使用$符号和大括号扩起来，进行了变量引用，这样才得到想要的结果值。 http请求：修改了名称和消息体数据运行成功 3.注意取样器在运行的时候，HTTP请求里的名称也会进行代码的运算。

1.9K2 0

Numpy简易入门

，输出结果2，表示二维数组 2 data.shape # 数组的维度，输出结果（3，4），表示3行4列 (3, 4) data.size # 数组元素的个数，输出结果...1.5.1 整数索引和切片的基本使用我们一起来来总结一下，看下面切片取值方式（对应颜色是取出来的结果）： import numpy as np arr = np.arange(8) #...[student_name=='Jack', :1] array([[83]]) 1.6 数组的转置和轴对称 arr = np.arange(12).reshape(3, 4) arr array...], [12, 13, 14, 15]]]) arr.transpose(1, 2, 0) # 使用transpose()方法对数组进行转置 array([[[ 0, 8],...[-4, 3, 2]]) np.any(arr > 0) # arr的所有元素是否有一个大于0 True np.all(arr > 0) # arr的所有元素是否都大于0

4432 0

Python Numpy基础教程

ndarray的统计方法来对布尔型数组中的True值进行计数，常见有三种方法： sum()：对True值进行计数 any()：测试数组中是否存在一个或者多个True all()：检查数组中的所有值是否都是...花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。...简单的转置可以使用.T，也可以使用transpose方法和swapaxes。...举个例子： arr = np.arange(12).reshape((2, 2, 3)) print(arr) print(arr.T) print(arr.transpose((1, 0, 2)))...)) 二元func 接受2个数组，然后返回一个结果数组，比如add和mod，举个例子： arr1 = np.arange(10) arr2 = np.arange(10) print(np.add(arr1

7823 0

PAT 1019 General Palindromic Number (20分)

All single digit numbers are palindromic numbers....Here, as usual, 0 <= ai < b for all i and ak is non-zero....Then N is palindromic if and only if ai = ak-i for all i....至于判断回文，就是从左到中间，从右到中间扫描，判断数组是否“对称”就好了，注意扫描时左右指针的取值范围，不要漏掉某个位置元素，我就因为这个问题在测试点3卡了半天没想明白。...do while结束后，i停留在最后一个有效位的后一位置 i -= 1; bool flag = true; // 判断是否 "对称"，注意这里的 j <= i / 2 for (int j =

2212 0

NumPy之:ndarray中的函数

2 + ys ** 2) 结果： array([[0..., [ 3, 12, 60], [ 6, 42, 336]]) 布尔数组 any用于测试数组中是否存在一个或多个True，而all则检查数组中所有值是否都是True...: bools = np.array([False, False, True, False]) bools.any() True bools.all() False 排序使用sort可以对数组进行排序...linalg.eigh(a[, UPLO]) 返回复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值和特征向量。 linalg.eigvals(a) 计算通用矩阵的特征值。...linalg.eigvalsh(a[, UPLO]) 计算复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值。

1.2K1 0

NumPy之:ndarray中的函数

2)sqrt(x2+y2) ，我们不用变量矩阵中所有的数据，只需要直接使用数组进行运算即可： np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2) 结果： array([[0. , 1...0, 0], [ 3, 12, 60], [ 6, 42, 336]]) 布尔数组 any用于测试数组中是否存在一个或多个True，而all则检查数组中所有值是否都是...True: bools = np.array([False, False, True, False]) bools.any() True bools.all() False 排序使用sort可以对数组进行排序...linalg.eigh(a[, UPLO]) 返回复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值和特征向量。 linalg.eigvals(a) 计算通用矩阵的特征值。...linalg.eigvalsh(a[, UPLO]) 计算复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值。

1.4K4 0

NumPy之:ndarray中的函数

2 + ys ** 2) 结果： array([[0..., [ 3, 12, 60], [ 6, 42, 336]]) 布尔数组 any用于测试数组中是否存在一个或多个True，而all则检查数组中所有值是否都是True...: bools = np.array([False, False, True, False]) bools.any() True bools.all() False 排序使用sort可以对数组进行排序...linalg.eigh(a[, UPLO]) 返回复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值和特征向量。 linalg.eigvals(a) 计算通用矩阵的特征值。...linalg.eigvalsh(a[, UPLO]) 计算复数Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值。

1.6K2 0

性能测试（第3集）第20讲：JMeter察看结果树及正则表达式的使用

1672313077&play_scene=10400&vid=wxv_2674402444235292673&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 渗透式测试环境与代码...地址 String Linux_IP：Linux的IP地址 String JSP_PORT：JSP的端口号 String PHP_PORT：PHP的端口号 3、Apache中的sec目录下include.php...> $windows_ip：Windows的IP地址 $linux_ip=：Linux的IP地址 $jsp_port=：JSP的端口号 $php_port：PHP的端口号打开浏览，输入http://192.168.0.106...将DB下的4个csv文件导入sec数据库中渗透测试操作系统虚拟机文件vmx文件 1）Windows 2000 Professional 链接：https://pan.baidu.com/s/13OSz...pwd=s2i5 提取码：s2i5 开机密码：jerry/123456 安装了Apatche、Tomcat、MySQL、 vsftpd并且配套Web安全测试练习教案。

3822 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭