我将RGB图像(32 X 32 X 3)保存为3D numpy数组,我将其用作我的神经网络的输入(使用tensorflow)。为了使用它们作为输入,我使用reshape (1,-1)将它们重塑为1DNP数组(1 X 3072)。当我训练完我的网络后,我想重新整形输出,但是使用reshape(32,32,3)似乎没有提供期望的结果。
这是正确的做法吗?我如何确保每个数据都会回到正确的位置?
我想要计算以下内容: ? 但是我不知道如何在python中做到这一点,我不想手动实现,而是使用一个预定义的函数,例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码: import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
我有一些图像,并想看看图像的特征值(因为图像是一个矩阵)。我的问题是这个图像是TensorShape([577, 700, 3])形状的
如何才能对某些预处理进行其特征分解呢?
我的尝试:
import tensorflow as tf
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
import matplotlib.pyplot as plt
image_path = tf.keras.utils.get_file('YellowLabradorLooking_new.jpg', 'https://storag
我正在尝试弄清楚如何使用PCA在python中解除RGB图像的相关性。我使用的是O‘’Reilly计算机视觉书中的代码:
from PIL import Image
from numpy import *
def pca(X):
# Principal Component Analysis
# input: X, matrix with training data as flattened arrays in rows
# return: projection matrix (with important dimensions first),
# variance and m
我正在尝试寻找258 x 318 x 801双倍的3D图像的阈值。我首先将图像重塑成一维阵列,然后使用灰度阈值。
ROI = reshape(postImg,[],1);
thresh = graythresh(ROI);
但是我试图找出实际的强度阈值,而不是0到1之间的值。除了使用多阈值之外,有没有其他方法可以转换它?
对于numpy数组,我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好,并且允许我将(0,4)数组追加到x,而不会丢失数组的结构(例如,它不仅仅是一个数字列表)。然而,当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢?
我在努力让LSTM发挥作用。我发现了一个关于堆栈溢出的问题:
这似乎对我有帮助,但实际上我遇到了另一个问题:无法重塑数据,但我做所有的步骤,如‘指令’。
我有48行×22列数据集,其中第一列是日期。标签列与此数据集分离。所以我有21个预测特征。
但当我做的时候
# Extract your training data
X_train_init = np.asarray(DF.padded_input_vectors)
print(X_train_init.shape)
# Use hstack to and reshape to make the inputs a 3d vector
X_t
我有一个数字数组,如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(10)
data = np.random.randint(0, 10, size=(1000, 4, 3))
我希望能够将这些数据压缩成一个包含12列和1000行的df。
我所做的是:
df = pd.DataFrame( index=range(data.shape[0]))
for i in range(data.shape[1]):
for j in range(data.shape[2]):
df[str(i)+'_
我是python的新手,我想通过sklearn包找到斜面和拦截。下面是我的密码。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def findLinearRegression():
x = [1,2,3,4,5]
y = [5,7,12,9,15]
lrm = LinearRegression()
lrm.fit(x,y)
m = lrm.coef_
c = lrm.intercept_
print(m)
print(c)
我得到了一
我有两个数组,每个数组都包含几个3x1的向量。这些数组具有不同的维数。我正在尝试创建一个不使用( for )循环来保存每个组合的点积的数组,但我似乎想不出该怎么做。将感谢任何想法、技巧或窍门
a = 5;
b = 6;
c = 10;
% 2 arrays
% uno is 3xAxB
% dos is 3xC
uno = rand(3, a, b);
dos = rand(3, c);
% Array to hold all the dot products
tres = zeros(a, b, c)
for m = 1:a
for n = 1:b
for p
两个Numpy数组的大小如下:
(406, 278)
(406,)
但是,在追加Numpy数组时出现了错误:
ValueError:所有输入数组都必须有相同的维数
代码:
y = numpy.array(kmeans.labels_,copy=True)
x = numpy.append(x, y, axis=1); #error
x = numpy.append(x, y, axis=0); #error
我试着找出执行卷积的最好方法。
我有一个3D矩阵I=N x M x P和一个2D矩阵S=1 x 1 x K x P。对于我的3D矩阵的每个第p帧(第三维),我想返回I(:,:,p-K/2:p+K/2)和S(1,1,:,p)之间的有效卷积。你有办法做到这一点吗?
事实上,在计算非常接近于标准卷积的运算次数方面,不同之处在于我需要为每一帧更改第二个矩阵……
这是我目前使用的方法:
% I = 3D matrix [N x M x P]
% S = Filter [1 x 1 x K x P] (K is an odd number)
% OUT = Result
[N, M, P] = size