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讲解Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step !

如果数组是连续的，那么布局是行优先的；如果不连续，则可能是列优先的。确保两者一致即可。如果输入数组是列优先的，可以尝试将其转置为行优先的布局。使用cv::transpose()函数可以实现这一点。...inputImage.isContinuous()) { // 将输入数组转置为行优先布局 cv::transpose(inputImage, inputImage);...，并通过转置操作确保它是行优先的。...正步长：正步长表示相邻元素在内存中是连续存储的。比如在行优先布局中，相邻元素的步长为1；在列优先布局中，相邻元素的步长等于数组的总长度。负步长：负步长表示相邻元素在内存中是以反向顺序存储的。...比如在行优先布局中，相邻元素的步长为-1；在列优先布局中，相邻元素的步长等于负数组的总长度。零步长：零步长表示相邻元素在内存中是重叠存储的。

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解决Matlab的Index out of bounds because numel(A)=5

例如，如果一个向量A的长度为5，那么合法的索引范围是1到5。如果你使用了一个大于5或小于1的索引，就会出现 "Index out of bounds" 错误。因此，请确保你使用的索引值在合法的范围内。...在MATLAB中，访问矩阵和向量是非常常见的操作。MATLAB提供了几种方式来访问矩阵和向量的元素，包括使用索引、切片和逻辑索引。使用索引访问元素：对于向量，可以使用单个索引来访问特定位置的元素。...例如，​​A(3)​​将返回向量A中索引为3的元素。对于矩阵，可以使用两个索引来访问特定位置的元素。例如，​​A(2, 1)​​将返回矩阵A中第2行第1列的元素。...对于矩阵，可以使用两个冒号来同时指定行和列的切片范围。例如，​​A(1:3, 2:4)​​将返回矩阵A中第1到3行和第2到4列的元素。...使用​​transpose​​函数或'操作符可以转置矩阵或向量。 这些是MATLAB中访问矩阵和向量的一些常见方法和函数。MATLAB提供了丰富的工具和功能，使得矩阵和向量的处理变得相对简单和高效。

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数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。 子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。...} 4.模式匹配         4.1概述 串的查找定位操作，也称为串的模式匹配操作。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。                ...N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。

1.8K60

数据结构：线性结构

，按照next行回溯到s[1]也为字母a，这时再匹配a是徒劳的，因为已知a不匹配，所以就继续退回到s[1]字母a的next[1]=0。...1、稀疏矩阵的三元组存储 矩阵本身的数据：行、列、元素个数 矩阵元素的数据：行序号、列序号、元素值 struct Triple{ int I,j; elementtype e; }; //矩阵元素...需要重新对数据进行排列，快速转置则是在尽可能少次数地遍历矩阵的情况下完成转置。...2 经过转置后，它的排列需要是这样： 数组data 5/行 5/列 6/元素个数 0 1 1 3 1 1 3 -1 2 2 3 -2 3 3 2 -1 4 4 5 2 5 5 1 7 为了预先确定矩阵...num[]：储存每一列非零元素的个数 cpot[]：储存每一列的第一个非零元素在数组中的位置 通过这两个数组，我们可以在仅遍历数组两次的情况下完成矩阵的转置： 在第一次遍历时，通过对列的遍历，

1.1K10

【数据结构】串与数组

空串是任意串的子串。 任意串是其自身的子串。“ABC” 主串：包含子串的串。 序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。...} 4.4 模式匹配【难点】 4.4.1 概述 串的查找定位操作，也称为串的模式匹配操作。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。...三元组表存储：快速矩阵转置 1）定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。

3.9K10

python numpy 的基础操作

)) 创建1数组： a=np.ones((3,3)) 用arange()函数生成数组： a=np.arange(0,10) b=np.arange(2,10) c=np.arange(0,12,3)#相邻个数为...，每隔两个数取一个值 二维数组切片： A=np.arange(12).reshape(3,4) A[1,3]#获取第二行第四列的数据 A[:,0]#获取所有行的索引为0的值， A[:2,:2]#获取行索引为...按行求最大值 条件和布尔数组： A=np.ramdom.ramdom((4,4)) B=A>2#B的值将是一个true和false的布尔数组 C[A>2]#C的值取A中值大于2组成一个一维数组 形状变换...A.shape(12) 行列转置： A.transpose() 连接数组:垂直入栈vstack();水平入栈hstack() A=np.ones((3,4)) B=np.zeros((4,3)).reshape...[A1,A2,A3]=np.split(A,[1,3],axis=0)#按行切分 数组的对象和视图：在numpy中，所有的赋值不会为数组或数组中的元素创建副本。

1K20

「Workshop」第二十期 线性代数---行列式

（列标）次序为 带正号列标排列：123，231，312【都是偶排列】 带负号列标排列：132，213，321【都是奇排列】 经过一番操作，t是列标排列的逆序数，三阶行列式可以写成： 定义 推广到n...阶行列式 记作： 对角行列式 证明n阶行列式 其中没有写出来的元素都是0，左端称为对角行列式 上下三角形行列式 主对角线以下（上）的元素都为0的行列式叫做上（下）三角形行列式，它的值与对角行列式一样...再证任意对换： 设排列 ，讲a和b进行对换，先做m次相邻对换变成， ，b移动到a后，再做m+1次对换变成， ，完成a和b的对换，总共做了2m+1次相邻变换，所以变换前后两个排列的奇偶性相反。...定理2 n阶行列式也可定义为 其中t为行标排列 的逆序数 ---- 四、行列式的性质 转置行列式 称为行列式 的转置行列式 性质1 行列式与它的转置行列式相等 证明： 记D的转置行列式为...性质2 互换行列式的两行（列），行列式变号 证明： 假设行列式 是由原行列式交换i，j两行得到的 当 时， ，当 时， ， ，于是 为自然排列，t为 的逆序数，设 的逆序数为

1.5K20

图解NumPy：常用函数的内在机制

则不会对要比较的数进行任何假设，而是依赖用户给出合理的 abs_tol 值（对于典型的 1 的范围内的值，取默认的 np.allclose atol 值 1e-8 就足够好了）：math.isclose...如果你需要一个列向量，则有多种方法可以基于一维数组得到它，但出人意料的是「转置」不是其中之一。...repeat： delete 可以删除特定的行和列： 删除的逆操作为插入，即 insert： append 函数就像 hstack 一样，不能自动对一维数组执行转置，因此同样地，要么需要改变该向量的形状...另一种可以混合索引顺序的运算是数组转置。了解它可能会让你更加熟悉三维数组。...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

3.6K10

图解NumPy：常用函数的内在机制

则不会对要比较的数进行任何假设，而是依赖用户给出合理的 abs_tol 值（对于典型的 1 的范围内的值，取默认的 np.allclose atol 值 1e-8 就足够好了）：math.isclose...如果你需要一个列向量，则有多种方法可以基于一维数组得到它，但出人意料的是「转置」不是其中之一。...repeat： delete 可以删除特定的行和列： 删除的逆操作为插入，即 insert： append 函数就像 hstack 一样，不能自动对一维数组执行转置，因此同样地，要么需要改变该向量的形状...另一种可以混合索引顺序的运算是数组转置。了解它可能会让你更加熟悉三维数组。...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

3.2K20

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

有些读者可能会说，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...获取数组是通过索引 (indexing) 和切片 (slicing) 来完成的， 切片是获取一段特定位置的元素 索引是获取一个特定位置的元素 索引和切片的方式和列表一模一样，参考 Python 入门篇...，首先找到 code 里面是 'BABA' 对应的索引 (布尔索引)，即一个值为 True 和 False 的布尔数组。...] ] array([ 4, 23, 29, 10]) 检查一下，上行代码获取的分别是第二行第一列、第六行第四列、第八行第二列、第三行第三列的元素，它们确实是 4, 23, 29 和 10。

2.3K60

【干货】NumPy入门深度好文 (上篇)

有些读者可能会说，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...获取数组是通过索引 (indexing) 和切片 (slicing) 来完成的， 切片是获取一段特定位置的元素 索引是获取一个特定位置的元素 索引和切片的方式和列表一模一样，参考 Python 入门篇...，首先找到 code 里面是 'BABA' 对应的索引 (布尔索引)，即一个值为 True 和 False 的布尔数组。...] ] array([ 4, 23, 29, 10]) 检查一下，上行代码获取的分别是第二行第一列、第六行第四列、第八行第二列、第三行第三列的元素，它们确实是 4, 23, 29 和 10。

2.2K20

PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

稀疏矩阵通常用三元数组进行存储，（i，j，value）分别表示不为零的元素的行、列以及值。 除了上述的三元数组的压缩方式，稀疏矩阵还有两种压缩方式。分别是行逻辑链接的顺序表、十字链表。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...对于排序，可以通过从0开始扫描原数组的列，并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...快速转置数组算法： 假设原矩阵为M，新矩阵为T，引入两个新的数组，数组num[col]为第col列非零元的个数，cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?

2.2K110

盘一盘 NumPy (上)

，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...int32 对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： 在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻...，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...获取数组是通过索引 (indexing) 和切片 (slicing) 来完成的， 切片是获取一段特定位置的元素 索引是获取一个特定位置的元素 索引和切片的方式和列表一模一样，参考 Python 入门篇...([ 4, 23, 29, 10]) 检查一下，上行代码获取的分别是第二行第一列、第六行第四列、第八行第二列、第三行第三列的元素，它们确实是 4, 23, 29 和 10。

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219个opencv常用函数汇总

； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；...47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值...； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内...； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：...：将所有数组中的元素置为0； 86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型； 87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数； 88

3.2K10

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...split 分割字符串，将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 extract、extractall...列操作 数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。 例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。

3.7K11

numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

这个数组看起来结构是这样的： 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： 这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...True 表示该矩阵行连续 也就是其中的行 [ 0 1 2 3] 在内存中连续，那么 [0 4 8] 就不会连续了，因此 F_CONTIGUOUS 为 False 列优先 上述数组的转置arr.T...则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: 这里要说明一下，如果直接用这些值创建的numpy变量是连续的，因为Python默认 C order，新创建的numpy都是行优先的...但是我们创建arr时是以 0 - 11 为顺序创建的，其中[0 1 2 3] [4 5 6 7] [8 9 10 11]连续，矩阵转置后只改变引用，内存数据并不发生变化 类似的操作如numpy 的...slice、transpose、转置 或 tensor中的 permute 等操作都可能导致改变之前数据与内存的行连续状况 转置后，内存上仍然是 [0 1 2 3] [4 5 6 7] [8 9

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...int32 对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： 在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻...，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...获取数组是通过索引 (indexing) 和切片 (slicing) 来完成的， 切片是获取一段特定位置的元素 索引是获取一个特定位置的元素 索引和切片的方式和列表一模一样，参考 Python 入门篇...([ 4, 23, 29, 10]) 检查一下，上行代码获取的分别是第二行第一列、第六行第四列、第八行第二列、第三行第三列的元素，它们确实是 4, 23, 29 和 10。

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Power Query中根据对应标题进行更改——菜单篇

Power Query对不同标题数据进行合并的技巧 那有什么办法是能够在不知道是否列的顺序是否正确的情况下依旧能够顺利合并的呢，那就是要统一标题，通过一个标题的统一对比表来进行批量更改。...通过合并查询来进行匹配。 2. 合并查询的前提是列的查找而不是标题匹配，通过转置的方式把标题改为列数据。 3. 判断是否是需要进行替换的，若不需要则直接保留原标题 (二) 操作步骤 1....降低标题 要对标题进行转置，那首先得把标题降为数据，把标题作为第一条的数据。 ? 2. 转置 把标题对应到列的位置，通过转置即可实现，这里可以看到原先的标题是9列，所以这里转置后只有9行数据。 ?...合并查询匹配对应需要修改的名称 通过合并查询，可以匹配到对应的新标题，如果是不在标题匹配表里的数据则返回的是空值null。 ? ? 4....通过原标题和转换后的标题进行比较得出最终的标题 这里可以使用if条件语句进行判断，如果匹配出的标题为空值，则使用原来的标题，否则使用匹配出的新标题。 ? ? 5. 删除不必要的列并调整得到最终数据 ?

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