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Torchvision transforms 总结

, fill=0, padding_mode=‘constant’) 对给定PIL图像边缘进行填充,填充数值给定填充数值 参数: padding(int或者tuple)——填充每一个边界。...如果输入数组为4,那么分别被用来填充left, top ,right 和 bottom边界。 fill (int 或者 tuple) —— 填充像素数值为fill。...transalate (平移,tuple,可选) —— 数组,其中元素为代表水平和垂直变换最大绝对分数。...默认情况下没有平移。 scale (缩放,tuple, 可选) —— 缩放因子区间。若scale=(a,b), 则缩放a<=scale<=b 随机采样。默认情况下没有缩放。...PIL图片; 返回类型为PIL类型 2. torchvision.transforms.ToTensor PIL图片或者numpy.ndarray转成Tensor类型 PIL图片或者numpy.ndarray

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NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组

C(按行)、F(按列)、A(原顺序)、K(元素在内存中出现顺序) subok 默认情况下,返回数组被强制为基类数组。 如果为 True,则返回子类。...,包含以下属性: 属性 描述 C_CONTIGUOUS 数据是一个单一C风格连续段中 F_CONTIGUOUS 数据是一个单一Fortran风格连续段中 OWNDATA 数组拥有它所使用内存或从另一个对象中借用它...返回一个元组,第一个元素numpy.ndarray,第二个元素是步长。...order 指定阵列内存布局。C(按行)、F(按列)、A(原顺序)、K(元素在内存中出现顺序) subok 默认情况下,返回数组被强制为基类数组。 如果为 True,则返回子类。...C(按行)、F(按列)、A(原顺序)、K(元素在内存中出现顺序) subok 默认情况下,返回数组被强制为基类数组。 如果为 True,则返回子类。

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JAX 中文文档(十三)

数值和随机性 数值运算的确切值 JAX 不同版本中并不保证稳定。事实上,在给定 JAX 版本、加速器平台上,或不在 jax.jit 内部,等等,确切数值计算不一定是稳定。...只有当我们实际从主机检查数组值时,例如通过打印它或将其转换为普通 numpy.ndarray,JAX 才会强制 Python 代码等待计算完成。...类似地,一些 NumPy 函数可能时经常返回数组视图(例如transpose()和reshape())。...这是因为通常情况下,pickling 和 unpickling 可能发生在不同运行环境中,并且没有通用方法一个运行时环境设备 ID 映射到另一个设备 ID。...换句话说,ifft2(fft2(a)) == a,在数值精度内成立。默认情况下,计算逆变换是输入数组最后两个轴上进行

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NumPy基础(一)(新手速来!)

ndarray.shape:显示每个维度里数组大小。如 n 行 m 列矩阵,它 shape 就是(n,m)。 ndarray.dtype:显示数组元素类型。...(error)在于调用 array 时使用了多个数值参数,而正确方法应该是用「[]」来定义一个列表数值而作为数组一个参数。...>>> a = np.array(1,2,3,4) # WRONG >>> a = np.array([1,2,3,4]) # RIGHT array 序列中序列转换为二维数组,序列中序列中序列转换为三维数组...因此,NumPy 提供了一些函数可以创建有初始数值占位符数组,这样可以减少不必要数组增长及运算成本。...在这种情况下,换成 linspace 函数可以更好地确定区间内到底需要产生多少个数组元素

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Python Numpy 数组

下面学习如何创建不同形状numpy数组,基于不同源创建numpy数组数组重排和切片操作,添加数组索引,以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....创建数组 numpy数组比原生Python列表更为紧凑和高效,尤其是多维情况下。但与列表不同是,数组语法要求更为严格:数组必须是同构。...为获得较高效率,numpy创建一个数组时,不会将数据从源复制到新数组,而是建立起数据间连接。也就是说,默认情况下,numpy数组相当于是其底层数据视图,而不是其副本。...] [ 0. 0. 0. 0.] ] ''' # 给定数组形状shape与数据类型type 尚未初始化数组元素值不一定为 empty = np.empty([2, 4], dtype=...对于类型缩小情况(较抽象数据类型转换为更具体数据类型),可能会丢失一些信息。

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教程 | NumPy常用操作

原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密,使用同样单精度变量下,NumPy 数组所需要内存较小。此外,NumPy 数组是执行更快数值计算优秀容器。...以上代码中,我们生成一个从开始到 10 结束(不包含 10),并且每次加 2 数组。注意数组元素取值服从左闭右开原则,即取 0 而不取 10,停止数值并不能取到。...如下我们给定参数 axis=1,其代表每一行元素累加为一个标量值。...np.diff() 若给定一个数组,我们该如何求取该数组两个元素之间差?NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 值,该方法输出一个由所有差分组成数组。...NumPy 数组索引方式和 Python 列表索引方式是一样,从索引数组第一个元素开始我们可以通过序号索引数组所有元素

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

问题描述pandasDataFrame格式数据中,每一列可以是不同数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型,通常为数值型。...同质性:ndarray中存储数据类型必须是相同,通常是数值型数据。高效性:ndarray底层采用连续内存块存储数据,并且对于数组每个元素,采用相同大小内存空间。...下面是一些常用属性和方法:shape:获取数组维度信息。例如​​a.shape​​可以得到数组​​a​​维度信息。dtype:获取数组元素数据类型。...**reshape()**:改变数组形状。例如​​a.reshape((2, 3))​​可以一维数组​​a​​转换为二维数组。**mean()**:计算数组均值。...可以使用方括号​​[]​​来访问数组元素。下面是一些常用索引和切片操作:整数索引:通过指定索引位置来访问数组元素。例如​​a[0]​​可以访问数组​​a​​第一个元素

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资源 | 从数组到矩阵迹,NumPy常见使用大总结

原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密,使用同样单精度变量下,NumPy 数组所需要内存较小。此外,NumPy 数组是执行更快数值计算优秀容器。...以上代码中,我们生成一个从开始到 10 结束(不包含 10),并且每次加 2 数组。注意数组元素取值服从左闭右开原则,即取 0 而不取 10,停止数值并不能取到。...如下我们给定参数 axis=1,其代表每一行元素累加为一个标量值。...np.diff() 若给定一个数组,我们该如何求取该数组两个元素之间差?NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 值,该方法输出一个由所有差分组成数组。...NumPy 数组索引方式和 Python 列表索引方式是一样,从索引数组第一个元素开始我们可以通过序号索引数组所有元素

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NumPy 1.26 中文文档(五)

不同ndarrays可以共享相同数据,因此一个ndarray中所做更改可能在另一个中可见。...公开属性是数组核心部分,只有其中一些属性可以不创建新数组情况下被有意义地重置。下面给出了每个属性信息。...out 参数必须是一个ndarray,并且具有相同数量元素。 它可以具有不同数据类型,在这种情况下执行强制转换。...通常,通过其属性访问数组可以获取并有时设置数组固有属性,而无需创建新数组。公开属性是数组核心部分,其中只有一些属性可以不创建新数组情况下有意义地被重置。下面给出了每个属性信息。...itemset(*args) 标量插入数组(如果可能,标量转换为数组数据类型) max([axis, out, keepdims, initial, where]) 返回给定轴上最大值。

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备战蓝桥杯————双指针技巧巧解数组2

利用双指针技巧,一个指针用于遍历数组另一个指针指向新数组末尾。 移除元素给定一个数组和一个值,原地移除数组中所有等于该值元素,返回新数组长度。...同样利用双指针技巧,一个指针用于遍历数组另一个指针用于记录非目标值位置。 移动给定一个数组所有的 0 移动到数组末尾,同时保持非元素相对顺序。...使用双指针技巧,一个指针遍历数组另一个指针记录非元素位置,并将非元素依次移到前面。 反转字符串: 反转给定字符串。...利用双指针技巧,一个指针从数组开头向后移动,另一个指针从数组末尾向前移动,依次交换两个指针指向元素。 最长回文子串: 找到给定字符串中最长回文子串。...使用双指针技巧,一个指针遍历链表,另一个指针负责删除重复元素 一、移除 问题描述 给定一个数组 nums,编写一个函数所有 0 移动到数组末尾,同时保持非元素相对顺序。

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快速上手Numpy模块

我们通过上面对集合进行数学运算时候也看到了,我们可以利用ndarray这种数组对整块数据执行一些数学运算。当然他语法和标量元素之间运算是一样。...这个()Python中表示是一个tuple对象。()这表示它维度为,是标量。...很多情况下他返回都是一些未初始化垃圾值。...我们从上面可以看出我们创建数组时候,调用dtype时候返回都是float64,这是因为NumPy关注数值计算,所以NumPy中如果没有特别的指定,数据类型基本上都是float64(浮点数)...使用np.ix_函数,他可以两个一维整数数组换为一个用于选取正方形区域索引器。 总结(是否是对源数据拷贝): ?

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对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于

''' #a = np.mat("1,2,3;4,5,6;7,8,9") a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #使用mat()array形式转换为矩阵...numpy.diag(v,k=0) 返回:以一维数组形式返回方阵对角线(或非对角线)元素 两次使用:np.diag() 数组类型转化为矩阵:mat() ''' print(a) ''' [[1...__class__) # #数组转为矩阵形式 h1 = np.mat(h) print(h1....j) #[4 8] print("-----\n") ''' 使用两次np.diag() 获得二维矩阵对角矩阵 先将主对角线元素提取出来,形成一维数组 再将一维数组每个元素作为主对角线上面的元素形成二维数组...print(k.ndim) #2 print("-----\n") ''' 一维数组 ''' #一维数组数组每个元素作为对角线上元素形成二维数组; l = np.array([1,2,3,4])

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Data Science | Numpy基础(一)

Numpy是Python开源科学计算工具包,是高级数值编程工具 强大N维数组对象:ndarray 可以对数组结构数据进行运算(不用遍历循环) 有随机数、线性代数、傅里叶变换等功能 如何安装?...# python range数组版 asarray # 输入转换为ndarray ones # 根据给定形状和类型生成全1数组 ones_like # 根据给定数组生成形状一样全1数组...zeros # 根据给定形状和类型生成全0数组 zeros_like # 根据给定数组生成形状一样全1数组 eye # 生成一个N*N特征矩阵(对角线为1,其余为0) linspance #...)#数组元素大小 >>> [[1 2 3 4] [1 2 3 4]] 2 (2, 4) 8 int64 8 Numpy通用函数 数组形状变换(....和python中深浅拷贝类似:Python | Python学习之深浅拷贝 数组类型转化 .astype()可以数组元素类型进行转化,numpy中元素类型有以下几种(太多了就不都写了):

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FCN重写笔记

但我发现这个函数除了对图片变形,还会自行做一些多余动作。它会把数组值标准归一化到[0, 255]区间内,破坏图片原本信息。...skimage库操作图片后,出现了无法把元素合并到一个数组问题。...对image里图片操作失败了。 查阅stackoverflow问题发现原来是元素维度并不统一。我原以为所有image里图片都是三通道,也就是(h, w, 3)。...理应所有图片都会被转换成(224, 224, 3)维度。可是既然图片们无法共容一个数组里,说明有的图片没有转换成这种维度。...而我代码没有考虑到这一点,导致这几张灰度图被转换后维度错误。 解决方法 对于这几张灰度图,需要将其转换为三通道形式。只需要把单通道上值重复三次作为三个通道值即可。

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技术图文:NumPy 简单入门教程

因此,当涉及到数学任务时,它形成了一种基于 Python MATLAB 快速替代。 计算机中图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀库函数来快速处理图像。...上面的数组示例是如何使用 NumPy 表示向量,接下来我们看看如何使用多维数组表示矩阵和更多信息。...zeros(shape[, dtype, order]) 返回给定形状和类型数组,并用填充。...print(a / b) print(a ** 2) print(a < b) print(a > b) print(a.dot(b)) reshape(a, newshape[, order])不更改数据情况下数组赋予新形状...所有元素相加,找出最小和最大元素。然而,cumsum()函数就不那么明显了。它将像sum()这样每个元素相加,但是它将当前元素之前和加到当前元素上。 ---- 3.

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1.1用图表分析单变量数据

,观察其分布情况,发现有一个极大异常点,和两个为异常点(获取数据时缺失值,默认填充为0). ?...np.array(y) # 起初发现y为0点没有被删掉,考虑到他是对数组进行隐藏,而本来y是个列表,因此又加了这一句,果然去掉了两个点 4 y_masked = np.ma.masked_where...plt.axhline()   给定y位置,从x最小值一直画到x最大值   label设置名称   c参数设置线条颜色   eg:perc_25 = 13.00     plt.axhline...(perc_25, label='25th perc', c='r') legend(loc)  plt.legend() 是图中一些标签显示出来    loc参数让pyplot决定最佳放置位置,...以免影响读图 numpy-mask函数    删除异常点   y_masked = np.ma.masked_where(y==0, y)   ma.masked_where函数接受两个参数,他数组中符合条件点进行隐藏

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