本文主要介绍根据给定条件对列表中的元素进行筛序，剔除异常数据，并介绍列表推导式和生成表达式两种方法。。...列表推导式的实现非常简单，在数据量不大的情况下很实用。 缺点：占用内存大。由于列表推导式采用for循环一次性处理所有数据，当原始输入非常大的情况下，需要占用大量的内存空间。...ivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals) #result:[‘1’, ‘-123’, ‘+369’] 利用int()转换函数和异常处理函数实现的对...4.实用操作 在使用列表推导式和生成器表达式筛选数据的过程，还可以附带着进行数据的处理工作。...itertools.compress(data, selectors)：该函数会根据selectors中元素的bool值筛选data对应位置的元素，并返回一个迭代器。
Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断，此时 np.array(1, 2, 3) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 的数据类型为...通过torch.zeros(*size)和torch.ones(*size)函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...比如： 创建 0D 张量只需要指定 size = []； 创建 1D 张量只需要指定 size = dim0，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数； 创建 2D 张量只需要指定 size = dim0...5) >>> # 创建1D且元素值为5的张量 >>> vec_a = torch.full([3], 5) >>> # 创建2D且元素值为5的张量 >>> mat_a = torch.full([2,...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。
错误原因分析该错误通常在使用机器学习算法时发生，特别是在使用sklearn库进行数据建模时。在机器学习算法中，输入数据通常是一个二维数组，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。...结论与总结在机器学习算法中，如果遇到"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，说明算法期望的输入是一个二维数组，但实际传入的是一个一维数组...我们使用训练好的模型对新数据进行预测，并将结果打印输出。 这个示例代码中的转换过程将一维数组转换为了二维数组，以满足线性回归模型对输入数据的要求。...希望通过这个示例代码，你可以更好地理解如何使用reshape()函数解决"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，并且在实际应用中能够灵活运用...根据默认的输出顺序参数order='C'，reshape()函数按行输出数组元素。如果需要按列输出数组元素，可以设置order='F'。
在本例中，首先将输入空间降为低维空间(表示点/像素的信息)，然后将该空间降为包含(边/形状)的另一个空间，最后降为对图像中的人脸进行分类。卷积可以应用于N维。 ?...最简单的卷积是一维卷积，通常用于序列数据集(但也可以用于其他用例)。它们可以用于从输入序列中提取局部1D子序列，并在卷积窗口内识别局部模式。下图展示了如何将一维卷积滤波器应用于序列以获得新的特征。...对于具有1个通道的图像，卷积如下图所示。这里的滤波器是一个3x3矩阵，元素为[[0,1,2]，[2,2,0]，[0,1,2]]。过滤器在输入端滑动。在每个位置，它都在进行元素乘法和加法。...下面的AlexNet在大多数层上显示了两个独立的卷积路径。它正在跨两个GPU进行模型并行化（当然，如果有更多的GPU，可以进行多GPU并行化）。 ? 在这里，我们描述分组卷积如何工作。...在分组卷积中，过滤器被分成不同的组。每组负责具有一定深度的传统2D卷积，如下图。 ? 以上是具有2个滤波器组的分组卷积的说明。在每个滤波器组中，每个滤波器的深度仅为标称2D卷积的深度的一半。
因此，2D图像（形状[HxW]）的每个像素将与相应的类标签对应，对于该2D图像中的每个（x，y）像素将对应于表示类的0-20之间的数字。 我们如何从这个[1 x 21 x H x W]的列表到达那里？...print (np.unique(om)) [0 3] 可见，处理完的列表中共有2种元素，0（背景），3（鸟）。正如我们所看到的，现在我们有了一个2D图像，其中每个像素属于一个类。...，即使用布尔列表进行索引，在这里就是每个元素赋值成对应标签的颜色。...首先，列表label_colors根据索引存储每个类的颜色。因此，第一类的颜色是背景，存储在label_colors列表的第0个索引处。第二类，即飞机，存储在索引1中，以此类推。...因此，r、g和b是构成最终图像的RGB通道的列表，这些列表中的每一个的形状都是[HxW]（这与2D图像的形状相同）。
2D 张量；如果 as_tuple 为 True，对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量，1D 张量中的元素是沿着该维度上非零元素的索引； 参数 as_tuple 的取值决定了 nonzero...，而 1D 张量中的每个元素值表示输入张量中的非零元素在该维度上的索引。...此时 nonzero 函数返回的元组为 (tensor([0, 1, 1]), tensor([1, 0, 1]))，元组中的两个 1D 张量分别对应矩阵的行和列： 对应矩阵行的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中...3 个非零元素的行索引； 对应矩阵列的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中 3 个非零元素的列索引； 此时矩阵中有 3 个非零元素： 1: 位于矩阵的第一行第二列，index_1_row =...，元组中的每一个元素都是一个形状为 (z, ) 的 1D 张量。
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 尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。...如果我们对 1-D 数组进行迭代，它将逐一遍历每个元素。...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。
和对 2D 区域中目标的空间关系进行解码的 2D 卷积相似，3D 卷积也可以描述 3D 空间中目标的空间关系。...（在随后的案例中，语义分割首先在编码器中提取特征映射，然后在解码器中还原原始图像的大小从而能够在原始图像中对每一个像素进行分类。）...对于这 9 个位置中的每一个，都进行了 3 次元素级别的乘法运算，这个步骤总共要求 9 x 3=27 次乘法运算。...为了减轻这类问题，论文限制了感受野的关系从而让模型可以根据训练学习 1D 分离的过滤器。...ShuffleNet 这篇论文认为 1x1 卷积的计算成本也很高，提议也对 1x1 卷积进行分组。
和对 2D 区域中目标的空间关系进行解码的 2D 卷积相似， 3D 卷积也可以描述 3D 空间中目标的空间关系。...（在随后的案例中，语义分割首先在编码器中提取特征映射，然后在解码器中还原原始图像的大小从而能够在原始图像中对每一个像素进行分类。）...对于这 9 个位置中的每一个，都进行了 3 次元素级别的乘法运算，这个步骤总共要求 9 x 3=27 次乘法运算。...为了减轻这类问题，论文限制了感受野的关系从而让模型可以根据训练学习 1D 分离的过滤器。...ShuffleNet 这篇论文认为 1x1 卷积的计算成本也很高，提议也对 1x1 卷积进行分组。
简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...还有更多的例子： B (1d array): 1 Result (2d array): 5 x 4 A (2d array): 5 x 4 B (1d array
本文会将所有组件按照 Unity中的 Component菜单 进行简单划分介绍。 若是对某个分类有特殊爱好，按照目录选择对应的分类观看即可。...在运行时，遮挡区域会根据玩家的视角来判断哪些物体处于不可见的区域，然后将这些物体从渲染列表中剔除，从而减少不必要的渲染工作量。...变换组件表示单个点，而矩形变换组件表示可包含 UI 元素的矩形。如果矩形变换的父项也是矩形变换，则子矩形变换还可指定子矩形应该如何相对于父矩形进行定位和大小调整。 用于控制UI元素的位置、大小和旋转。...使用Rect Mask 2D组件可以在UI界面中实现矩形遮罩效果，以隐藏UI元素的一部分内容，实现滚动列表、面板、弹出菜单等功能。...Rect Mask 2D是一种特殊的Mask，在UI界面中可用于实现矩形遮罩效果。它可以用于隐藏UI元素的一部分内容，以实现滚动列表、面板、弹出菜单等功能。
「通常情况下，如果张量中的元素值 0 比较少为稠密张量，则指定 layout = torch.strided。...如果张量中的元素值中 0 比较多为稀疏张量，则指定 layout = torch.sparse_coo」； device = None（可选参数）: 指定张量所在的计算设备是 CPU 还是 GPU； requires_grad...通过 torch.zeros(*size) 和 torch.ones(*size) 函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述...比如： 创建 0D 张量只需要指定 size = []； 创建 1D 张量只需要指定 size = [dim0]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数； 创建 2D 张量只需要指定 size =...([], 5) # 创建1D且元素值为5的张量 vec_a = torch.full([3], 5) # 创建2D且元素值为5的张量 mat_a
关于序列大小和速度的观点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将 1-D 序列中的每个元素与另一个相同长度的序列中的相应元素相乘的情况。...函数 column_stack 将 1D 数组作为列堆叠到 2D 数组中。...NumPy 通常创建存储在这个顺序中的数组，所以ravel通常不需要复制它的参数，但如果数组是通过对另一个数组切片或使用不寻常的选项创建的，则可能需要复制它。...函数column_stack 将 1D 数组堆叠为列到 2D 数组中。...函数 column_stack 将 1D 数组依次堆叠为 2D 数组的列。
数组是 NumPy 库的核心数据结构。数组是一组值的网格，它包含关于原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。它有一组可以用各种方式进行索引的元素。...就像在其他 Python 容器对象中一样，可以通过对数组进行索引或切片来访问和修改数组的内容。与典型的容器对象不同，不同的数组可以共享相同的数据，因此对一个数组的更改可能会在另一个数组中可见。...索引和切片 你可以使用与 Python 列表切片相同的方式对 NumPy 数组进行索引和切片。...在 NumPy 中，基本操作非常简单。如果你想要找到数组中元素的总和，你可以使用sum()。这适用于 1D 数组、2D 数组以及更高维度的数组。...NumPy 的基本操作非常简单。如果要找到数组中元素的总和，您可以使用sum()。这适用于 1D 数组、2D 数组和更高维度的数组。
根据该设置，空间分组增强（SGE）注意力将通道维度分组为多个子特征，并改进了不同语义子特征表示的空间分布，取得了卓越的性能。 管理模型复杂性的最有效方法之一是使用卷积和信道降维。...因此，用于在高度处沿 C 中的水平维度方向对全局信息进行编码的1D全局平均池化可以表示为 其中 x_c 指示在第 c 个通道处的输入特征。...在本节中，将讨论EMA如何在卷积运算中不降低通道维度的情况下学习有效的通道描述，并为高级特征图产生更好的像素级关注。...然后，利用2D全局平均池化对 1×1 分支的输出中的全局空间信息进行编码，并且最小分支的输出将直接在信道特征的联合激活机制之前转换为相应的维度形状。...2D全局池化操作公式化为 其被设计用于对全局信息进行编码并对长程依赖性进行建模。为了有效计算，在2D全局平均池化的输出处使用2D高斯映射的自然非线性函数 Softmax 来拟合线性变换。
a1与a2之间可以进行加减乘除，b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算，c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系)，而a与b，或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算...广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列（包括标量与向量，标量与二维数组，向量与二维数组，二维数组与高维数组等）之间进行逐元素运算（例如，逐元素 加法，减法，乘法，赋值等）的一组规则...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...array): 5 x 4B (1d array): 1Result (2d array): 5 x 4A (2d array): 15 x 3 x 5B...(1d array): 15 x 1 x 5Result (2d array): 15 x 3 x 5再来看一些不能进行broadcast的例子：A (1d array): 3B (1d array
当时我们为了解决 Python 的 list 资料结构无法进行 element-wise 的运算，因此使用了 numpy 套件的 ndarray，我们势必要了解她常见的属性或方法。...zeros() 方法 empty() 方法 arange() 方法 import numpy as np print(np.zeros(6)) # 六個元素均為零的 1d array print("--...----") # 分隔線 print(np.zeros((2, 6))) # 十二個元素均為零的 2d array print("------") # 分隔線 print(np.empty((2, 6,...2))) # 二十四個元素均為未初始化的值 print("------") # 分隔線 print(np.arange(11)) # 十一個元素為 0 到 10 的 1d array 转换变数类型...，包含建立，变数类型转换，筛选与排序等，这些属性与方法有的隶属于 numpy 套件，有的隶属于 ndarray 这个资料结构所建立的对象，对于熟悉面向对象的概念是很好的练习机会。
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