如何创建5x5二维数组的2x2子数组，旋转它，然后将其添加回原始数组？ - 腾讯云开发者社区

NumPy 数组切片NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。一维数组切片要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。...每隔一个元素print(arr[::2]) # 输出：array([1, 3, 5, 7, 9])# 从倒数第三个元素到倒数第一个元素print(arr[-3:-1]) # 输出：array([8, 9])二维数组切片要从二维数组中提取子集...示例：import numpy as np# 创建二维数组arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 从第二行到第三行，第一列到第三列（不包括）...5x5 的二维数组 arr，并打印以下子集：第一行的所有元素第二列的所有元素从左上角到右下角的对角线元素2x2 的子数组，从第二行第三列开始在评论中分享您的代码和输出。...) 函数并指定 dtype 参数来创建具有指定数据类型的数组。

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深度学习基础：8.卷积与池化

，旋转矩阵为5X5 sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5) # 纵向的索贝尔，旋转矩阵为5X5 plt.figure(dpi=300) plt.subplot...在图像中，二维卷积同样有”卷“的过程，对于矩阵的卷，就是将矩阵旋转180°，过程如图所示：然而在实际处理中，这个旋转的步骤往往被省略，直接演变成了对应点相乘再相加的形式。...stride 整数或数组，卷积核扫描时的步长。...输入整数，则默认为水平方向的步长。输入数组，则同时控制水平和竖直方向的步长。默认为1。 padding 整数或数组，在输入图像的两边分辨进行填充。默认为0。...，一般都设置为2X2或3X3。

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AI入门之数据处理(Numpy指南)

n步取子串 x[::-1] -> array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) 这是取逆序 x[5::-2] -> array([5, 3, 1]) 二维数组子串操作二维数组的子串操作类似..., :2] -> [[12 5] [ 7 6]] 然后修改子串的值 x2_sub[0, 0] = 99 x2_sub -> [[99 5] [ 7 6]] 此时原始数组的数据也会发生改变 x2...-> [[99 5 2 4] [ 7 6 8 8] [ 1 6 7 7]] 那么如何在不影响原始数据的情况下生成一个新的子串来修改呢创建数组副本我们先创建一个原始二维数据 x2...= x2[:2, :2].copy() x2_sub_copy -> [[99 5] [ 7 6]] 然后对它进行修改， x2_sub_copy[0, 0] = 42 x2_sub_copy -...另一种转换维度的方法是用上面切割子串的 (:) 操作符，比如我们有一个一维数组，想转换成二维数组， x = np.array([1,2,3]) numpy提供了个关键词 newaxis，可以在进行子串切割的时候指定新增维度

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数组还可以这样用！常用但不为人知的应用场景

二维数组的定义和初始化在Java中，二维数组的定义和初始化方式如下：int[][] array = new int[3][4]; 这表示创建一个3行4列的二维数组。...我们使用两个循环遍历原始矩阵中的元素，并将其存储到旋转后的新矩阵中。...创建一个新的二维整型数组result，其行数和列数都为n。结果数组用于存储旋转后的矩阵。接着，使用两个循环遍历原始矩阵matrix中的每个元素。...，然后使用一个循环遍历数组中的元素，并将其存储到Map中。...它包含了一个静态方法 findMostFrequentElement，用于查找给定数组中出现次数最多的元素。在该方法中，首先创建了一个名为 count 的 HashMap，用于存储每个元素出现的次数。

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R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

output\_matrix <- t(output\_matrix) 这里是上述图像的原始28x28矩阵。...对于现在的问题，图像是灰度的，但我们需要通过使用array\_reshape()将二维数组重塑为三维张量来特别定义有一个通道。input\_shape变量将在后面的CNN模型中使用。...一个典型的池化层将2x2池大小的最大值作为输出的新值，这基本上是将大小减少到一半。除了池化邻居值之外，也可以使用Dropout。...在几个二维卷积层之后，我们还需要将三维张量输出 "扁平化 "为一维张量，然后添加一个或几个密集层，将二维卷积层的输出连接到目标因变量类别。...3.3.1 定义一个CNN模型结构现在我们定义一个CNN模型，其中有两个带有最大池的二维卷积层，第2层带有附加滤波以防止过拟合。然后将输出扁平化，并使用两个密集层连接到图像的类别。

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自动驾驶汽车的交通标志识别

labels.append(i) except: print("Error loading image") 步骤1：资料预处理：为了处理数据，将使用numpy将其转换为数组...然后，使用形状函数验证数据集的尺寸。然后，使用train_test_split函数以80:20的比率将数据集分为训练和测试数据。Y_train和Y_test包含43个整数形式的类，不适合模型。...ConvNets的体系结构使用3层构建，然后堆叠形成完整的ConvNet体系结构。以下是三层：卷积层。池化层。完全连接。卷积层：卷积层是ConvNet的核心部分，它执行所有计算量大的任务。...在整个图像中遍历特定模式的内核或过滤器，以检测特定类型的特征。该遍历的输出将导致一个称为要素图的二维数组。该特征图中的每个值都通过ReLU函数传递，以消除非线性。...完全连接：上一步收到的二维输出数组通过展平过程转换为列向量。该向量被传递到多层神经网络，该网络通过一系列时期学习使用Softmax函数对图像进行分类。

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TensorFlow从1到2 - 4 - 深入拆解CNN架构

以MNIST识别为例，当输入一副28x28的二维图像，我们首先会把它拉平为一个长度为784的一维的向量，而后才将其连入隐藏层的每个神经元。...需要注意的是，卷积网络中各层的二维结构，以及“小视窗”都是正方形的，如果输入原始数据是长方形图片，则需要进行预处理。...具有对图像平移、缩放、旋转的不变性。...卷积神经网络果真如同生物视觉皮层那样，先从边缘检测开始，然后逐层提升检测特征的抽象层次，如下图所示：池化层在卷积网络架构中，一个卷积层后面，会紧跟一个池化层（Pooling Layer），它的主要作用就是降采样...以一个尺寸为2x2，跨距为2的Max Pooling为例，池化操作对输入逐通道进行操作，只保留局部感受野中的最大值形成新的输出通道，如下图所示：全连接层经历了多次的卷积和池化，网络最终提取出了原始输入的最高级特征

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数据科学 IPython 笔记本 9.4 NumPy 数组的基础

它列出每个数组元素的大小（以字节为单位）和nbytes，它列出了数组的总大小（以字节为单位）： print("itemsize:", x3.itemsize, "bytes") print("nbytes...我们看一下如何在一维和多维中访问子数组。...考虑我们之前的二维数组： print(x2) ''' [[12 5 2 4] [ 7 6 8 8] [ 1 6 7 7]] ''' 让我们从中提取2x2子数组： x2_sub =...创建数组的副本尽管数组视图具有很好的特性，但有时显式复制数组或子数组中的数据也很有用。...数组的分割连接的反面是分割，它由函数np.split，np.hsplit和np.vsplit实现。

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Android 图形处理 —— Matirx 方法详解及应用场景

应用到 src 所指示的所有坐标上，然后将变换后的坐标复制到 dst 数组上数组中每两个相邻的点表示一个坐标（x,y），因此数组长度一般都是偶数，否则最后一个数值不参与计算 float mapRadius...int srcIndex, // 原始顶点数组开始位置 float[] dst, // 目标顶点数组 dst [x, y] int dstIndex, // 目标顶点数组开始位置...作用范围作用范围是设置了 Matrix 的全部区域，如果你将这个 Matrix 赋值给了 Canvas，它的作用范围就是整个画布，如果你赋值给了 Bitmap，它的作用范围就是整张图片 boolean...这里笔者分享一下自己在实际开发中用到 Matrix 的例子 —— 相机扫描识别二维码当我在开发这个功能的时候，遇到一个棘手的问题：当相机实时预览识别到二维码之后，需要将当前帧截取下来当成静态背景图，然后在识别到二维码的位置上显示一个小黄点...（包括在图中的位置等） -> 将当前图像原始帧设置为背景图 -> 在图上二维码位置出绘制小黄点由于 SDK 分析的是裁剪灰度化过后的图像，因此返回的二维码位置信息也是基于裁剪过后的坐标系，如果我们直接把这个坐标绘制在屏幕上

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Unity基础教程系列(新)（六）——Jobs（Animating a Fractal）

首先是原始分形的克隆，然后是第一个克隆的克隆，然后是第二个克隆的克隆，依此类推。仅当计算机内存不足时，此过程才会停止，因此，在此之前你应该退出播放模式。 ?...（调整分形的GameObject）我们将对分形部分使用相同的方向和旋转。这次我们将它们存储在静态数组中，以方便以后访问。 ? 2.2 创建部件现在，我们将重新讨论如何创建零件。...首先更改CreatePart，以便它返回新的FractalPart结构值。 ? 然后使用其子索引和静态数组以及对该游戏对象的Transform组件的引用来设置该部件的方向和旋转。...创建转换矩阵的最简单方法是调用静态Matrix4x4.TRS方法，并将位置，旋转和比例作为参数。它返回一个Matrix4x4结构，我们可以将其复制到数组中。...为了使内容整洁，还请在OnDisable的末尾删除所有数组引用。无论如何，我们都会在OnEnable中创建新的。 ?

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Unity基础系列（四）——构造分形（递归的实现细节）

目录 1 如何构建分形2 展示内容3 构造子节点4 塑造子节点5 创建多个子节点6 更多的子节点，更好的代码7 爆炸性生长8 添加颜色9、随机化Mesh10 使分形不规则11 旋转分形12 添加更多的不确定...创建一个新的空游戏对象并将其放置在原点。这将是分形的母体。然后创建一个名为Fractal的新C#脚本，并将其添加到对象上。 ? ? （工程创建） 2 展示内容脚本有了，那么分形是什么样子的呢？...然后，只有当我们在最大深度以下时，才创建一个新的子级。 ? ? （最大深度）现在进入播放模式时会如何呢？只有一个子节点被创造出来了。这是为什么呢？因为我们从来没有给 depth 值，它总是零。...然后，再将CreateChildren简化为一个短循环，并使用子索引作为Initialization的参数。 ? 数组如何工作？数组是长度固定的对象，包含一个线性变量序列。...（有洋红色的提示了）再添加第二个颜色级数，例如从白色到青色的红色提示。我们将使用一个单一的二维数组来容纳它们，然后在需要材质时随机选择一个。这样，当我们进入游戏模式时，我们的分形看起来就会有所不同。

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最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了（附代码）

图片来源：pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。...那么，CNN是如何构建的？ CNN的体系结构当使用普通神经网络时，需要将输入数据转换为单个向量。该向量作为神经网络的输入，然后向量穿过神经网络的各层。...使用单层神经网络构建图像分类器如何使用TensorFlow创建单层神经网络，并使用它来构建图像分类器？使用MNIST图像数据集来构建系统。它是包含手写的数字图像的数据集。...这意味着如果有n个类，那么给定数据点的标签将是长度为n的数组。此数组中的每个元素都对应一个特定的类。...需将其转换为单维数组以创建输入图层： # The images are 28x28, so create the input layer # with 784 neurons (28x28=

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数据结构（5）：数组

以二维数组为例，按行优先存储的基本思想是：先行后列，先存储行号较小的元素，行号相等先存储列号较小的元素。设二维数组行下标与列下标的范围分别为[0,h₁]与[0,h₂]，则存储结构关系式为 ?...首先，让我们来讨论下面两个问题：如何枚举子数独？可以使用 box_index=row//3*3+columns//3。如何确保行/列/子数独中没有重复项？...旋转图像 ? 给定一个 n×n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。...这样我们可以得到规律：对于矩阵中的第 i 行的第 j 个元素，在旋转后，它出现在倒数第 i 列的第 j 个位置。我们将其翻译成代码。...那么我们如何在方法一的基础上完成原地旋转呢？

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

创建一个5x5矩阵, 其对角线下方的数值正好是1,2,3,4 (★☆☆) ? 19. 创建一个8x8矩阵并用棋盘图案填充它 (★☆☆) ? 20....使用5种不同的方法提取一个随机数组里的整型数据部分 (★★☆) 37. 创建一个5x5矩阵，行值从0到4 (★★☆) 38. 已知一个生成器函数, 可以生成10个整数....什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列? (★★☆) 61....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.

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SciPy之图像处理小结

# 改变图像的大小 imresize(arr, size, interp='bilinear', mode=None): misc.imresize方法可以改变图像的大小，第一个参数是原始图像的数组，第二个参数是改变后图像的大小...貌似近邻插值的效果比较差。 # 图片显示 imshow方法主要用在交互式环境下，比如IPython，一般不用。 misc.imshow(img) # 图片旋转图片旋转的就是把图片旋转。！！...旋转之后的区别在于旋转角度的不同而不同。misc.imrotate方法，其中第二个参数代表旋转角度，第三个是插值方法。...，input,输入，sigma是高斯滤波核的标准差，看一下文档中的一个栗子，输入一个5x5的矩阵a，经过标准差为1的高斯滤波器，输出的5x5矩阵。...然后我就开始各种百度，Google，最终知道的。哎，都怪自己头发短，见识少啊。以前一直接触的是RGB，话说还三个通道呢啊，其实这仅仅是二维图像。这里的二维可以理解为平面。

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Pytorch | 《卷积神经网络》之二维卷积

2 卷积在图像中的简单应用 3 本文小结 4 参考文献正文开始 1 如何计算卷积二维卷积其实就是一个二维数组和一个二维核（kernel）数组之间的互相关运算，然后得到一个新的二维数组的过程。...如上图所示，输入是一个3x3的二维数组，卷积使用的核采用的是一个2x2的数组，该数组在卷积计算中，又被称为卷积核或者过滤器，它的大小主要取决于这个数组的行数和列数。...当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。对于输出数组的主要计算过程如下图所示： ?...2 卷积在图像中的简单应用 ‍‍ ‍‍检测图像中物体的边缘，即找到像素变化的位置。首先我们构造一张6×86×8的图像（即高和宽分别为6像素和8像素的图像）。它中间4列为黑（0），其余为白（1）。...3 本文小结 1、二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。在最简单的形式下，它对二维输入数据和卷积核做互相关运算然后加上偏差。 2、可以设计卷积核来检测图像中的边缘。

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【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。视图不拥有数据，对视图所做的任何更改都会影响原始数组，而对原始数组所做的任何更改都会影响视图。...视图：实例创建视图，更改原始数组，然后显示两个数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.view() arr[...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr...它解决了我们在迭代中面临的一些基本问题，让我们通过例子进行介绍。

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Python开发之numpy的使用

一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。...python # 创建2x2的全0数组 a = np.zeros((2,2)) print(a) out: [[ 0. 0...]] # 创建2x2定值为7的数组 c = np.full((2,2), 7) print(c) out: [[7 7] [7 7]] # 创建2x2的单位矩阵（对角元素为1） d = np.eye...#把arange创建的一维数组转换为3行4列的二维数组 g = np.arange(12).reshape(3,4) print(g) out: #...提取ndarray中的唯一值 python #查看二维数组a中的唯一值 a = [[0,1,2], [3,4,5], [0,1,2]] print(np.unique(a))

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2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，

具体而言，该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件，如果满足，则直接返回 0，否则创建一个二维数组 matrix，对其进行递归处理，从左到右、从上到下枚举每一个格子，将其置为 1 或...0，然后递归到下一个格子，计算符合条件的得分点数量，最后返回总得分点数。...在具体实现过程中，由于矩阵中只会有大小为 2x2 的子矩阵产生得分点，因此可以先遍历整个矩阵，查找是否存在符合条件的 2x2 子矩阵，并记录得分点的数量，最后返回总得分点数。...空间复杂度：O(nm)，因为该算法需要创建一个二维数组来存储矩阵，数组大小为 nm。...该公式的计算过程是先计算矩阵中所有格子数量 n*m，然后减去不符合条件的行数 n 和列数 m，再加上只包含一个得分点的情况，最后乘以包含 2 个得分点的情况的数量。

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2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，适合算法爱好者和面试备战者参考。

具体而言，该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件，如果满足，则直接返回 0，否则创建一个二维数组 matrix，对其进行递归处理，从左到右、从上到下枚举每一个格子，将其置为 1 或...0，然后递归到下一个格子，计算符合条件的得分点数量，最后返回总得分点数。...在具体实现过程中，由于矩阵中只会有大小为 2x2 的子矩阵产生得分点，因此可以先遍历整个矩阵，查找是否存在符合条件的 2x2 子矩阵，并记录得分点的数量，最后返回总得分点数。...空间复杂度：O(nm)，因为该算法需要创建一个二维数组来存储矩阵，数组大小为 nm。...该公式的计算过程是先计算矩阵中所有格子数量 nm，然后减去不符合条件的行数 n 和列数 m，再加上只包含一个得分点的情况，最后乘以包含 2 个得分点的情况的数量。

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NumPy 数组切片及数据类型介绍

深度学习基础：8.卷积与池化

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2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，

2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，适合算法爱好者和面试备战者参考。

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