原文链接使用Python读取二维数组，将二维数组输出为图片，并保存在本地。..., new_im)img_mat = Gener_mat(a, b, x, y, w, h)out_img(img_mat)其中 Gener_mat 函数用于生成一个300*500的矩阵，矩阵大部分值为0...，在坐标(20, 20)处有一个40*80的区域，值为1。...矩阵转为的图片保存在与代码同级的目录下，图片为：图片如果不能正常显示图片，出现报错：MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without
使用Python将图片输出为二维数组，并保存到txt文件中。
例如，一些库（如scikit-learn）可能需要输出变量（y）中的一维数组被重塑为二维数组，该二维数组由一列及每列对应的结果组成。...(5,) 二维数组则返回具有两个长度的元组。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。
策划&撰写：伶轩 外媒消息称，华为正在重塑其供应链，并预计在今年年底将大部分扩产或产能转移到国内。...除此之外，华为还与联发科、紫光展锐等加大了合作力度，以联发科为例，该公司今年为华为供应的芯片数量较以往大涨300%，且不仅有低端4G芯片，还会进军中高端手机移动SoC市场，预计到今年年底就有可能为华为出货超...不过即便如此，业界仍旧有很多人担忧，未来可能就连台积电也无法为华为供货。
接着，我们调用了a.reshape((3,3))来将这个一维数组重塑为一个3x3的二维数组。reshape函数用于改变数组的形状，它接受一个元组作为参数，指定了新的形状。...我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...divmod函数将除法和取模运算结合起来，接受两个参数，第一个参数是被除数，第二个参数是除数。在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。...函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。只需要进行一次数组重塑操作。缺点：只能找到最大值的位置，无法处理多个元素具有相同最大值的情况。
数组可以由非负整数的元组、布尔、另一个数组或整数索引。 详情 什么是数组？...可能还会听到一维、一维数组、二维、二维数组等等。 NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。...详情 重塑array 10 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array的维数。...详情 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) ---- NumPy入门系列教程： NumPy介绍 安装和导入NumPy Python列表和NumPy数组有什么区别？...有关Array的详细信息 如何创建array 添加、删除和排序元素 数组形状和大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 以上是先完工的10个小节的摘要介绍，想要学习完整章节的
常用操作 创建数组 import numpy as np # 通过列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 通过元组创建二维数组 arr2 = np.array...1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # 通过范围创建一维数组 arr3 = np.arange(1, 6) 上述代码示例中，使用NumPy库的array函数和arange函数分别创建了一维和二维数组...数组重塑 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 重塑为二维数组 arr_reshape = arr.reshape(2, 3...) print("重塑后的数组：\n", arr_reshape) 上述代码示例中，使用NumPy数组的reshape方法将一维数组重塑为二维数组。
help(shape) help(shape) 输入参数：类似数组（比如列表，元组）等，或是数组 返回：一个整型数字的元组，元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度 类似数组...#一维列表 L=range(5) shape(L) #二维列表 L=[[1,2,3],[4,5,6]] shape(L) #一维列表 L=range(5) shape(L) #二维列表...help(reshape) help(reshape) 函数功能：给予数组一个新的形状，而不改变它的数据 输入参数： a：将要被重塑的类数组或数组 newshape：整数值或整数元组...如果是一个整数值，表示一个一维数组的长度；如果是元组，一个元素值可以为-1，此时该元素值表示为指定，此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出 order：可选（忽略） 返回：一个新的形状的数组...reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2 reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2 顶 11 踩 1
今天是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。 首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。...转置与reshape 转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。 转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列，把纵列写成转置矩阵的横行。...这个定义的是二维的矩阵，本质上来说，转置操作其实是将一个矩阵沿着矩阵的大对角线进行翻转。翻转之后，显然这个矩阵的各个维度都会发生变化。...我们都知道，如果我们把一个矩阵各个维度的大小写在一起，会得到一个元组(tuple)，这个元组称为矩阵的shape，我实在是不知道该怎么翻译这个单词，但是我觉得叫做形状不太妥当，所以就保留了英文原文。...首先我们先看最简单的二维矩阵： ? 这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵，在numpy当中，有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。
默认对角线上为1，k变大，往上偏移 np.eye(2, dtype=int) array([[1, 0], [0, 1]]) 3、原有数组操作 # 数组重塑 ndarray.reshape...数组reshape重塑, 不会改变原数组，函数返回修改后的数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) b=a.reshape((2,3)) # 传入的参数最好为元组，元组参数为你想重塑的最终形状...np.flip() #反转一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) np.flip(arr) # 输出： [8 7 6 5 4 3 2 1] # 反转二维数组...# ---- 拆分 # 将一个数组拆分为多个子数组。...，axis=1理解为列；这个只能用于理解二维数组，但是科学计算中，需要处理三维甚至多维的数组，“行列解释”无能为力。
使用函数创建 ndarray 前面创建 ndarray 的方法是将列表传入到函数 array() 中。除此之外，我们还可以使用函数来创建 ndarray。...上面使用 arange() 函数生成的是一维数组，我们可以在生成一维数组后对其进行重塑，这样便可以得到多维数组。...numpy as np my_arr = np.arange(0, 12).reshape(3, 4) print(my_arr) 在上面的代码中，调用 reshape() 函数对生成的一维数组进行重塑...，便得到一个 3 行 4 列的二维数组。...在调用 zeros() 函数生成多维数组时，要注意传入的是一个元组，元组的各个元素指明了多维数组各个维度的大小。
约着见一面就能使见面的前后几天都沾着光变成好日子 ——猪猪 前言 转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图，源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。...1,2,3,4]) print(array) print(array.shape) print(array.T) [1 2 3 4] (4,) [1 2 3 4] 不能把一维数组或者调用shape属性返回元组为...有三种方式可以将一维数组表示的向量转换为二维数组表示的向量： import numpy as np array = np.array([1,2,3,4]) print("-----方式一-----"...对于高维数组来说，transpose需要用到一个由编号组成的元组，这样才能进行转置，其实上面在介绍T属性的时候已经分析过了，这里说的编号对应的是形状元组的位置，这样说应该很抽象，我们以实际三维数组为例进行分析...(0,1,2)，我们调用transpose(元组序列)，这里我们传入的参数是(2,1,0)。
获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。...通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。...np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape(4, 3) print(newarr) 从 1-D 重塑为...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。
(repeat) 和拼接 (tile) 其他操作 (sort, insert, delete, copy) 4.1 重塑和打平 重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度...重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 打平 用 ravel() 或flatten() 函数将二维数组...如果把 keepdims 设置为 True，那么打印出来的结果和上图推导的一模一样。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 打平 用 ravel() 或flatten() 函数将二维数组...如果把 keepdims 设置为 True，那么打印出来的结果和上图推导的一模一样。...，即从两个形状元组最后一个元素，来看。 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 打平 用 ravel() 或flatten() 函数将二维数组...如果你真的想在「重塑」和「打平」时用列主序，只用把 order 设为 'F'，以重塑举例： print( arr.reshape((4,3), order='F') ) [[ 0 1 2] [ 3 4...如果把 keepdims 设置为 True，那么打印出来的结果和上图推导的一模一样。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 打平 用 ravel() 或flatten() 函数将二维数组...如果你真的想在「重塑」和「打平」时用列主序，只用把 order 设为 'F'，以重塑举例： print( arr.reshape((4,3), order='F') ) [[ 0 1 2] [ 3...如果把 keepdims 设置为 True，那么打印出来的结果和上图推导的一模一样。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。
(repeat) 和拼接 (tile) 其他操作 (sort, insert, delete, copy) 4.1 重塑和打平 重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度...重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 打平 用 ravel() 或flatten() 函数将二维数组...如果把 keepdims 设置为 True，那么打印出来的结果和上图推导的一模一样。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。
arr = np.array([5,4,7]) arr # 给 array()函数 传入一个**元组**，直接将数据以元组的形式作为一个参数传给array()函数即可。...返回值: 重塑后的数组。 ''' 1.一维数组重塑 一维数组重塑就是将数组从1行或1列数组重塑为多行多列的数组。...arr = np.arange(1,9,step=1) arr # 将数组重塑为 2 行 4 列的多维数组 arr.reshape(2,4) # 将数组重塑为 4 行 2 列的多维数组 arr.reshape...2.多维数组重塑 # 创建多维数组 arr = np.array( [ [1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12] ] ) # 将数组重塑为 4 行 3 列的多维数组 arr.reshape...(4,3) # 将数组重塑为 2 行 6 列的多维数组 arr.reshape(2,6) # 同样，只要重塑后数组中值的个数等于1维数组中个数即可。
简单随机采样:简单随机采样又分为无放回简单随机抽样和有放回简单随机抽样，都是从原有数据集中的若干个元组中抽取部分样本。...3.1.3 数据压缩 数据压缩是利用编码或转换将原有数据集压缩为一个较小规模的数据集。 无损压缩:若原有数据集能够从压缩后的数据集中重构，且不损失任何信息，则该数据压缩是无损压缩。...df起初是一个只有单层索引的二维数据，其经过重塑分层索引操作之后，生成一个有两层行索引结构的result对象。...） 3.3.1 降采样介绍 降采样是一种简单的数据规约操作，它主要是将高频率采集数据规约到低频率采集数据，比如，从每日采集一次数据降低到每月采集一次数据，会增大采样的时间粒度，且在一定程度上减少了数据量...axis：表示沿哪个轴完成降采样操作，可以取值为0/‘index’或1/‘columns’，默认值为0。
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