关于最接近点的像素的pytorch (numpy)计算 - 腾讯云开发者社区

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最接近原点的K个点

最接近原点的K个点我们有一个由平面上的点组成的列表points。需要从中找出K个距离原点(0, 0)最近的点。（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）你可以按任何顺序返回答案。...我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。...], 2) + Math.pow(b[1], 2); return v1 - v2; }) return points.slice(0, K); }; 思路如果要真正的计算欧几里得距离的话...，得到的数可能会是个小数，除了会有精度误差之外在计算方面不如整型计算快，而且由于计算仅仅是为了比较而用，直接取算欧几里得距离的平方计算即可，所以直接根据距离排序并取出前N个数组即可，当然直接对于取出前N...首先定义n为点的数量，当K取值大于等于点的数量直接将原数组返回即可，之后定义排序，将a点与b点的欧几里得距离的平方计算出并根据此值进行比较，排序结束后直接使用数组的slice方法对数组进行切片取出前K个值即可

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揭秘PhotoShop中的点与像素

有时，前端开发们还要面对有小数点的字体大小，如10.8点。到底“点”和“像素”是个怎么关系呢？为何会出现小数点呢？...我们今天一起来揭秘点(pt)与像素(px) “点”和“像素”的关系 px = pt * DPI / 72 换句话说，在72dpi的分辨率情况下（72dpi也是网站设计中最常见的分辨率），pt（点）与px...如上的三组文字，“H5”均设置的是30点；“HTML5学堂”均设置的是30像素。网页常用的是72的分辨率大小，此处从上到下，依次是72、200、300（印刷品）的分辨率大小。...如何改变PS的文字度量单位（点或像素）改变PS的文字度量单位（点或像素），将点改成像素，会更有利于我们进行页面的制作，能够更直观的查看每个文字的字体大小（无论哪种分辨率下）。...选择菜单中的“编辑”——>“首选项”——>“单位与标尺” 然后将文字的单位选择为“像素”即可此时原有的点会被换算为字体像素大小哦~！如图：改变单位之前（单位使用点-pt时） ?

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。 ...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。

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pytorch: tensor与numpy之间的转换

训练时，输入一般为tensor，但在计算误差时一般用numpy；tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。...值得注意的是，这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的，而且两者之间转换很快。...import torch import numpy as np # Convert tensor to numpy a = torch.ones(3) b = a.numpy() print(a, b...转换为tensor的函数，但不共享内存，转换较慢 import torch import numpy as np e = np.array([1,2,3]) f = torch.tensor(e) print...：item() ，该函数把tensor和numpy的数转化为数的类型。

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Pytorch cuda上的tensor转numpy

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P1257 平面上的最接近点对

题目描述给定平面上n个点，找出其中的一对点的距离，使得在这n个点的所有点对中，该距离为所有点对中最小的输入输出格式输入格式：第一行：n；2≤n≤200000 接下来n行：每行两个实数：x...y，表示一个点的行坐标和列坐标，中间用一个空格隔开。

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Python关于Numpy的操作基础

的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。...NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。注：以上是题外话，方便进入主题，本文重在基础的操作。　　一、总述：　　NumPy的基础，方便查阅。　　...的矢量化计算: 　　# -*- coding:utf-8 -*- 　　# author: 　　import numpy 　　'''ndarray数组与标量/数组的运算''' 　　x = numpy.array...[3 4 5] [6 7 8]] 　　# 转置(矩阵)数组：T属性 : mT[x][y] = m[y][x] 　　print(m.T )# [[0 3 6] [1 4 7] [2 5 8]] 　　# 计算矩阵的内积...xTx 　　print(numpy.dot(m,m.T)) # numpy.dot点乘　　# 高维数组的轴对象　　k = numpy.arange(8).reshape(2,2,2) 　　print

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numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2

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OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法

OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法前言：以前笔者在项目中经常使用到OpenCV的算法，而大部分OpenCV的算法都需要进行遍历操作，而且很多遍历操作都是需要对目标像素点的邻域进行二次遍历操作...该方法十分简单，包括了简单的邻域像素点的操作，优缺点也十分明显：优点：算法简单，计算速度快；缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。二....又由于二维矩阵Mat中任一像素的地址为： [图片] 计算得到的便是M矩阵中像素(i, j)的地址。...(2) 对重复计算进行优化在博文《OpenCV学习笔记（四十三）——存取像素值操作汇总core 》中，博主提到：“在循环中重复计算已经得到的值，是个费时的工作。”...其他遍历像素点的方法笔者推荐博文《【OpenCV】访问Mat中每个像素的值（新）》，博主在文中提出了十余种遍历像素点的方法，且在文章最后给出了各种方法的运行效率，可谓十分详细，所以笔者在此就不赘述了

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numpy和Pytorch对应的数据类型

Numpy中的数据类型名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的...int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） int8 字节（-128 to 127...（0 to 65535） uint32 无符号整数（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写...float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 complex_ complex128 类型的简写...，即 128 位复数 complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） Pytorch中的数据类型

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

一、数组的索引和切片（一）数组的索引首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...三、数组的运算（一）数组和标量间的运算数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...几乎所有的统计函数在针对二维数组的时候需要注意轴的概念。axis=0 时表示沿着纵轴进行计算，axis=1 时沿横轴进行计算。...： 657 z的列元素之和： [136 212 157 152] z的行元素之和： [143 213 301] 计算元素的均值。

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关于numpy mean函数的axis参数

理解多维矩阵的"求和"、"平均"操作确实太恶心了，numpy提供的函数里还有一堆参数，搞得晕头转向的，这里做个笔记，提醒一下自己，下面是例程 import numpy as np X = np.array...]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是，axis=0，那么输出矩阵是1行，求每一列的平均（按照每一行去求平均）；axis=1...，输出矩阵是1列，求每一行的平均（按照每一列去求平均）。...再举个更复杂点的例子，比如我们输入为batch = [128, 28, 28]，可以理解为batch=128，图片大小为28×28像素，我们相求这128个图片的均值，应该这么写： m = np.mean...(batch, axis=0) 输出结果m的shape为(28,28)，就是这128个图片在每一个像素点平均值。

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区别于传统像素流的点量像素流送在应用中的优势

如果想要使用网页访问这些模型资源内容，我们通常会使用官方的像素流，虽然这种方式可以实现网页访问，但是也存在一些问题和缺点。传统像素流1....适用类型，传统像素流只是作为UE的引擎插件，只支持UE的内容，像unity或者其他类型的软件都没办法支持使用。4....在以上几种因素的影响下，传统的像素流满足不了一些使用者的需求，通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面，点量像素流送是如何解决的？以下可供参考：1....兼容性，点量像素流送像常规的主流浏览器都支持，包括谷歌、360、微信或iOS，都能轻松打开进行操作。2. 访问方面，点量像素流送在弱网环境下会自动匹配相适应的码率，达到稳定流畅的运行操作。3....总的来说，这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点，并且应用支持的范围也较广，对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在，让使用更加方便。

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关于 Numpy和Pandas axis的理解

先知维度在理解axis之前，我们应该理解维度的含义：通常的理解是：“点是0维、直线是1维、平面是2维、体是3维”。...操作通俗理解（二维数组）当axis=0的时候，即对第一层进行操作，此时Numpy只对第一层内的数组进行操作，即axis执行方向从上到下；当axis=1的时候，即对第二层进行操作，此时Numpy只对第二层内的数组进行操作...，numpy默认为行，因为这样保证数据的原始性。...drop 这个可以认为是特殊的，但记住一点当axis=0的时候是从上往下的，dorp指出了要删除iloc为1的行，那么此时便会从上往下进行删除，即以列为单位删除整行；同理axis=1,从左往右推荐，...参考文档 pandas axis的用法关于pandas中axis属性的一点理解感受

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canvas 获取像素点-canvas的神奇用法

canvas有一个神奇的方法这个玩意。它可以获取canvas内图像的没一个像素点的颜色值获取，而且可以改变。如果你有各种滤镜的算法。...那么用canvas就可以实现图片的滤镜转化canvas 获取像素点，可以做成类似美图秀秀那样的功能。使用方法： 1：先将图片导入画布。 ...2：var = .(0, 0, canvas.width, canvas.height); //用这个将图片每个像素点的信息获取出来，得到一个数组。...注意得到的信息不是[[r,g,b,a],[r,g,b,a]]这样的二维数组而是[r,g,b,a,r,g,b,a]这样的按rgba顺序排列的单个的数组。 3：这一步就是开始将每个像素的rgba改变。...以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助canvas 获取像素点，同时也希望多多支持PHP中文网！更多canvas的神奇用法相关文章请关注PHP中文网！

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PyTorch数据和NumPy数据之间的互操作

说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This...protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).numpy转为torch:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi...>(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916

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Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...在Numpy当中我们通过dot函数来计算两个矩阵之间的内积，而在Tensor当中做了严格的区分，只有一维的向量才可以使用dot计算点乘，多维的向量只能使用matmul计算矩阵的乘法。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。...另外一点就是tensor库的底层也是C和C++，运行效率显然Python更高。所以我们不能简单地把它理解成一个计算包，对于深度学习来说，它并不仅仅只是计算。

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pytorch学习笔记（七）：pytorch hook 和关于pytorch backward过程的理解

pytorch 的 hook 机制在看pytorch官方文档的时候，发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的身影。...每次gradients被计算的时候，这个hook都被调用。...每次计算module的inputs的梯度的时候，这个hook会被调用。...hook不应该修改它的arguments，但是它可以选择性的返回关于输入的梯度，这个返回的梯度在后续的计算中会替代grad_input。这个函数返回一个句柄(handle)。...pytorch run_backward()的可能实现猜测为。

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python及numpy，pandas易混淆的点

初接触python觉得及其友好（类似matlab），尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算，但是真正接触一下就发现，python比matlab有很多不一样的特性。...在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...这里和matlab或者C++或者fortran都很不一样，没有行优先或者列优先的概念。但是numpy还有一个数据结构是mat。个人觉得是为了便于使用以上语言的人们使用的。...容易混淆/出错的地方生成0-N数列的函数：在python中是range(N+1)，但是在numpy中是arange(N+1)。...数组切片： numpy的零矩阵 np.zeros((3,3)) 3维零矩阵，对于矩阵，形参必须是带括号（）的，即tuple类型。

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numPy的一些知识点

preface numpy 早就用过了，但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记，又要去网上翻看各种博客，干脆自己把常用的一些东西记下来好了，以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了 numpy 基础...是在原来的 array 上就地修改，并且，为了方便，reshape 可以在确定了其中一个维度的大小后将另一个维度用 -1 表示，让计算机自己去计算，但是用 resize 的话一定要将所有的维度都正确填写...pytorch 里面经常用到，把 np.newaxis 换成 None 也是一样的（默认增加的是第零维的维度） # 一维情况 a = np.array([1,2,3,4,5]) a array([1,...[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]) np.dot 和 np.matmul 当两个矩阵是向量时，可以用 dot 来计算两者的点积...用 matmul 是一样的，也是计算两个矩阵相乘的结果 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> b = np.array

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