输出ndarray，可选 替代的输出数组，其中放置结果。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，输出的类型（输出）将被转换。...默认值为None；如果提供，则必须具有与预期输出相同的形状，但必要时将进行类型转换。详情请参阅输出类型确定。...outndarray, optional 用于放置结果的备用输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但根据需要将被转换为输出的类型。...默认值为None；如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，类型将被转换。有关更多详细信息，请参见输出类型确定。...x中的值沿第一个维度进行直方图处理，而y中的值沿第二个维度进行直方图处理。 xedges ndarray，形状(nx+1,) 第一个维度的 bin 边缘。
广播的第一规则是，如果所有输入数组的维度数不相同，那么“1”将被重复地前置到较小数组的形状上，直到所有数组具有相同的维度数。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...广播的第一个规则是，如果所有的输入数组的维度数不相同，则“1”将被重复添加到较小数组的形状之前，直到所有数组具有相同的维度数。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。
广播（Broadcasting）规则 Broadcasting允许通用函数以有意义的方式处理具有不完全相同形状的输入。...第一个规则，如果所有输入数组不具有相同数量的维度，则“1”将被重复地添加到较小数组的形状，直到所有数组具有相同数量的维度。...第二个规则，确保沿着特定维度具有大小为1的数组表现得好像它们具有沿着该维度具有最大形状的数组的大小。假定数组元素的值沿“Broadcasting”数组的该维度相同。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...我们可以想到的布尔索引最自然的方式是使用与原始数组具有相同形状的布尔数组 >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3]
一个有效的 SET 由三张卡片组成，对于四个属性中的每一个，要么全部共享相同的变量，要么都具有不同的变量。...该邻域的大小和形状（或“内核”）可以作为输入传递给 OpenCV（默认为 3x3 方阵）。...=y) eroded_card = cv2.erode(dilated_card, kernel=(x,x), iterations=y) 带有噪声的卡片 → 预处理后的图像 → 膨胀+腐蚀的“闭合...[Card], 3)) 请记住，对于每个属性，SET 中的三张卡片的变化必须相同或不同。...如果所有三张卡片对于该属性具有相同的值，则根据定义，所得总和可被三整除。类似地，如果所有三个值都不同（即等于 1、2 和 3 的排列），则所得的总和 6 也可以被 3 整除。
我们可以通过在 matplotlib 中绘制第一个样本来确认这一点： from matplotlib import pyplot as pltplt.imshow(X_train[0]) matplotlib.image.AxesImage...这是一种快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 步骤 5：为 Keras 预处理输入数据。 使用 Theano 后端时，您必须明确声明输入图像深度的维度。...例如，具有所有3个RGB通道的全彩色图像 的深度为3。 我们的 MNIST 图像只有 1 的深度，但我们必须明确声明。...接下来，让我们看看我们的类标签数据的形状： print(y_train.shape) (60000,) 我们应该有 10 个不同的类，每个数字一个，但看起来我们只有一个一维数组。...y_train 和 y_test 数据没有分成 10 个不同的类标签，而是表示为具有类值的单个数组。
我们可以通过在 matplotlib 中绘制第一个样本来确认这一点： from matplotlib import pyplot as pltplt.imshow(X_train[0]) matplotlib.image.AxesImage...一般来说，在使用计算机视觉时，在进行任何算法工作之前直观地绘制数据是有帮助的。这是一种快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 步骤 5：为 Keras 预处理输入数据。...使用 Theano 后端时，您必须明确声明输入图像深度的维度。例如，具有所有3个RGB通道的全彩色图像 的深度为3。 我们的 MNIST 图像只有 1 的深度，但我们必须明确声明。...接下来，让我们看看我们的类标签数据的形状： print(y_train.shape) (60000,) 我们应该有 10 个不同的类，每个数字一个，但看起来我们只有一个一维数组。...y_train 和 y_test 数据没有分成 10 个不同的类标签，而是表示为具有类值的单个数组。
对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个阵列具有完全相同的形状，则这些操作被无缝执行。...如果上述规则产生有效结果，并且满足以下条件之一，那么数组被称为可广播的。 数组拥有相同形状。 数组拥有相同的维数，每个维度拥有相同长度，或者长度为 1。...numpy.around(a,decimals) 其中： a 输入数组 NumPy - 算数运算 用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则...示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0,...以下示例生成两组x和y数组的条形图。
注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型 ndarray拥有的属性 ndim属性：维度个数 shape属性：维度大小 dtype属性：数据类型 ndarray的随机创建 通过随机抽样...，即使x有形状(4, 3)和v具有形状 (3,)由于广播; 这条线就像v实际上有形状一样(4, 3)，每行都是一个副本v，并且元素是按元素执行的。...将两个数组一起广播遵循以下规则： 如果数组不具有相同的等级，则将较低等级数组的形状添加为1，直到两个形状具有相同的长度。...如果两个数组在维度中具有相同的大小，或者如果其中一个数组在该维度中具有大小1，则称这两个数组在维度上是兼容的。 如果阵列在所有维度上兼容，则可以一起广播。...坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 使用matplotlib绘制这些点 plt.plot(x, y) plt.show() # 您必须调用
在下面，我们创建一个代表具有 1 个颜色通道的 32x32 图像的虚拟输入。通常，您会加载一个图像块并将其转换为这种形状的张量。 您可能已经注意到我们的张量有一个额外的维度 - 批处理维度。...张量形状 通常，当您对两个或更多张量执行操作时，它们需要具有相同的形状 - 即，具有相同数量的维度和每个维度中相同数量的单元格。为此，我们有torch....使用.shape属性，我们可以验证每个方法返回的张量具有相同的维度和范围。...这里需要注意的是，前一个代码单元中的所有张量的形状都是相同的。当我们尝试在形状不同的张量上执行二进制操作时会发生什么？ 注意 以下单元格会抛出运行时错误。这是故意的。...比较两个张量的维度大小，从最后到第一个维度： 每个维度必须相等，或 其中一个维度必须为 1，或 一个张量中不存在的维度 当然，形状相同的张量是可以“广播”的，就像您之前看到的那样。
因此，现在y不再是x的视图/参考； 它是一个独立的数组，但具有与x相同的值。...在前面的示例中，两个数组的形状相同，因此此处不应用广播（我们将在后面的部分中解释不同的形状，NumPy 数组操作和广播规则。）数组x中的第一个元素乘以数组y中的第一个元素，依此类推。...广播和形状操作 NumPy 操作大部分是按元素进行的，这需要一个操作中的两个数组具有相同的形状。...尽管x和y具有相同的形状，但y中的每个元素彼此相距 800 个字节。 使用 NumPy 数组x和y时，您可能不会注意到索引的差异，但是内存布局确实会影响性能。...x和y都具有5,000 x 5,000元素，但是x是二维ndarray，而y将其转换为相同的形状matrix。 即使计算已通过 NumPy 优化，NumPy 矩阵也将始终以矩阵方式进行运算。
你应该知道的第一件事是它的形状。也就是说，数组中包含的维度和项目数。数组的形状是一个整数元组，用于指定每个维的大小。...在这种情况下，你谈到维度的诅咒。因为具有大量维度也意味着您的数据点几乎远离其他所有点，这使得数据点之间的距离无法提供信息。 不过不要担心，因为维度的诅咒不仅仅是计算特征数量的问题。...请记住，例如，对于列表的索引，这是相同的。 你设置你的x和y坐标。您可以选择第一列或第二列reduced_data_rpca，并仅选择标签等于您正在考虑的索引的那些数据点。...为您x和y有意义的轴添加标签。 显示结果图。 现在去哪里？ 现在您已经掌握了有关数据的更多信息，并且已准备好可视化，它看起来有点像数据点组合在一起，但您也看到有一些重叠。...您将结果存储在y_pred。您还打印出前100个实例，y_pred并y_test立即看到一些结果。 此外，您可以研究集群中心的形状：您可以立即看到每个64个要素有10个集群。
使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...“张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....batch_Y = mnist.train.next_batch(100) train_data={X: batch_X, Y_: batch_Y} # train sess.run...要使用4x4的补丁大小和彩色图像作为输入生成一个输出值平面，如动画中那样，我们需要4x4x3 = 48的权重。这还不够 为了增加更多的自由度，我们用不同的权重重复相同的事情。 ?...通过向张量添加维度，可以将两个（或多个）权重组重写为一个，这给出了卷积层的权重张量的通用形状。由于输入和输出通道的数量是参数，我们可以开始堆叠和链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。
这时两个数组具有相同的维度。...规则 2：如果两个数组形状在任何某个维度上存在不相同，那么两个数组中形状为 1 的维度都会广播到另一个数组对应唯独的尺寸，最终双方都具有相同的形状。...规则 3：如果两个数组在同一个维度上具有不为 1 的不同长度，那么将产生一个错误。...此时两个数组的形状变为： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (1, 3) 依据规则 2，我们可以看到双方在第一维度上不相同，因此我们将第一维度具有长度 1 的a的第一维度扩展为...如果你确实希望进行右维度扩增的话，你必须明确指定。
典型CNN框架 通过以上需求，CNN可以大幅减少需要调整的参数数量。 因此，CNN可以有效地处理原始图像的高维度。 它们的运行机制超出了本教程的范围，但您可以在此处阅读更多相关内容。..., y_train), (X_test, y_test) = data 看看训练集的维度： print(X_train.shape) # (60000, 28, 28) 太棒了，我们的训练集中有60,000...我们可以通过在matplotlib中绘制第一个样本来确认这一点： from matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(X_train[0]) # matplotlib.image.AxesImage...这是个快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 第四步：预处理数据 使用Theano后端时，必须显式声明输入图像深度的尺寸。 例如，具有所有3个RGB通道的全色图像的深度为3。...y_train和y_test数据不会拆分为10个不同的类标签，而是表示为具有类值的单个数组。
我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...只有一个值的数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同值的数组。 ? 我们需要指定要填充的大小和数字。此外，可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...A的形状是(3,4)大小是12。 ? 可以指定每个维度上的大小，只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度的大小。我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10....转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...我们已经讨论了NumPy的基本操作。在NumPy上有更高级的操作，但最好先理解基础操作。 感谢您的阅读。 作者 Soner Yıldırım deephub翻译组
第一个维度用于跟踪颜色通道。由于MNIST数据集中的图像是灰度级的，因此只有一个通道。 其他数据集具有彩色图像，在这种情况下有3个通道：红色，绿色和蓝色（RGB）。...图像的预测标签只是具有最高概率的标签 我们看看权重和偏差 虽然这里我们的额参数量编程了7850个，但总的思路是类似的。我们从的数据集中，取得第一个batch，包含100张图片，传递给模型。....reshape的一个参数可以设置为-1（在这种情况下是第一个维度），让PyTorch根据原始tensor的形状自动计算出来。...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。...这是因为e ^ x是增加函数，即如果y1> y2，则e ^ y1> e ^ y2，并且在对值求平均值以获得softmax之后也是如此。 让我们看看模型如何使用初始权重和偏差集在验证集上执行。
第一个维度用于跟踪颜色通道。由于MNIST数据集中的图像是灰度级的，因此只有一个通道。 其他数据集具有彩色图像，在这种情况下有3个通道：红色，绿色和蓝色（RGB）。...我们从的数据集中，取得第一个batch，包含100张图片，传递给模型。 ? 直接输出的话报错。因为我们的输入数据的形状不正确。我们的图像形状为1x28x28，但我们需要它们是784的矢量。....reshape的一个参数可以设置为-1（在这种情况下是第一个维度），让PyTorch根据原始tensor的形状自动计算出来。...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。...这是因为e ^ x是增加函数，即如果y1> y2，则e ^ y1> e ^ y2，并且在对值求平均值以获得softmax之后也是如此。 让我们看看模型如何使用初始权重和偏差集在验证集上执行。 ?
典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。实际上，有两个主要的层块看起来像传统的神经网络。稍有不同的是包含输出的图层必须等于输入。...目标是生成与原始图像一样接近的输出图像。模型必须学习在一组约束下实现其任务的方法，即具有较低维度的约束。 如今，自动编码器主要用于对图像进行去噪。想象一下有划痕的图像; 人类仍然能够识别内容。...打印图像的简单方法是使用matplotlib库中的对象imshow。请注意，您需要将数据的形状从1024转换为32 * 32（即图像的格式）。...repeat().batch(batch_size) 请注意，x是占位符，具有以下形状： [None，n_inputs]：设置为None，因为网络的图像馈送数量等于批量大小。...您将训练堆叠自动编码器，即具有多个隐藏层的网络。您的网络将有一个1024点的输入图层，即32×32，即图像的形状。编码器块将具有一个具有300个神经元的顶部隐藏层，具有150个神经元的中心层。
规则 2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则该维度中形状等于 1 的数组将被拉伸来匹配其他形状。 规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。...2，我们现在看到第一个维度不一致，因此我们将此维度拉伸来匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 形状匹配了，我们看到最终的形状将是(2, 3) M + a '...2，a的第一个维度被拉伸来匹配M： M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 现在我们到了规则 3 - 最终的形状不匹配，所以这两个数组是不兼容的，正如我们可以通过尝试此操作来观察...如果我们想要定义一个函数z = f(x, y)，广播可用于在网格中计算函数： # x 和 y 是从 0 到 5 的 50 步 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace...(0, 5, 50)[:, np.newaxis] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 我们将使用 Matplotlib 绘制这个二维数组
当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。 在实践中，这种情况远非常态。...minLineLength 参数定义了一个形状必须包含多少像素才能被视为“线”，而 maxLineGap 参数表示像素序列中被视为相同形状的最大允许间隙。...y+h,x:x+w] 我们的护照四面都是直线——文件的边缘。...(img_roi_copy, (x, y), (x + w ,y + h),(0,0,0),2) 让我们使用四个维度定义护照图像中的 MRZ 区域：水平偏移（从左侧）、垂直偏移（从顶部）、宽度和高度。...，我们再次为目标数据字段定义维度（x、y、w、h），并对裁剪后的图像提取应用模糊和阈值处理。
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