将传统的 2D 视频转为 3D (伪 3D ，左右眼)视频 当带上 VR 头戴设备时，观看普通的 2D 视频时，是无法正常观看的，需要将 2D 转为左右眼的视频，下面介绍一下将 2D 视频转换为左右眼的视频...首先介绍一下原理，为了达到左右眼的感官，将原有的视频的背板横向扩大为两倍 再输入一份同样的视频与原有视频并排排列 将背板中的文件生成新文件 以上三步，需要使用 ffmpeg
拆分输入和输出功能 通常将加载的数据分解为输入变量（X）和输出变量（y）。 我们可以这样做，将最后一列前的所有行和列分段，然后单独索引最后一列。...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。...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。
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。...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,...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
3 Example 4 Example 5 对最后一列求和 第一列总和 第二列总和 第一列和第二列的总和 最后一列的总和 满足条件，则替换 Numpy 元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于...5 提取 Numpy 矩阵的前 n 列 列范围1 列范围2 列范围3 特定列 特定行和列 从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为...3 维数组 Example 1 Example 2 Example 3 Example 4 检查 NumPy 数组是否为空 在 Python 中重塑 3D 数组 Example 1 Example 2...中打印浮点值时如何抑制科学记数法 Numpy 将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 初始化 NumPy 数组 创建重复一行 将 NumPy 数组附加到 Python 中的空数组 找到 Numpy...将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape
此外，他们证明了该系统可以从显微镜拍摄2D图像并虚拟地创建样品的3D图像，就好像它们是由另一台更高级的显微镜获得的一样。...校正像差的机会可能使研究活生物体的科学家能够从图像中收集数据，否则这些图像将无法使用。这项研究基于Ozcan及其同事开发的较早技术，该技术使他们能够以超分辨率渲染2D荧光显微镜图像。...研究人员将蠕虫的2D图像逐帧转换为3D，从而能够跟踪蠕虫体内单个神经元的活动。...从以不同深度拍摄的秀丽隐杆线虫的一或两个2D图像开始，Deep-Z产生了虚拟3D图像，这使团队可以识别蠕虫中的单个神经元，与扫描显微镜的3D输出相匹配。...研究人员还发现，即使仅使用与样品表面完全平行的3D切片训练神经网络，Deep-Z仍可以从样品倾斜或弯曲的2D表面生成3D图像。 ?
这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...上图实际上是用神经网络来识别手写数字 (MNIST 的数据)，大概分四个步骤： 提取黑白图像的像素矩阵，重塑成向量 X 用权重矩阵 W 点乘 X 加上偏置向量 b 将分数向量 WX + b 用 softmax...需要注意的是在 python 里是按行来获取元素来排列的 (Matlab 是按列来获取)。...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
numpy.inf # 负无穷大 numpy.NINF # e numpy.e # 圆周率 numpy.pi # 非数字 numpy.nan ---- 数组维度（形状）编辑 1、数组重塑 #...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...转置 numpy.transpose(a, axes=None)[source] ---- 组合连接 # 列堆叠 np.vstack((na1,na2)) # 行堆叠 np.hstack((na1,na2...# ---- 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。
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。...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...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组) arr = np.arange...---- 例四：当 x 是 3D 数组，y 是 1D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...数组，y 是 2D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
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。...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...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组) arr = np.arange...---- 例四：当 x 是 3D 数组，y 是 1D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...数组，y 是 2D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
这项研究提出的可视化方法是将图像3D打印为可触图像，利用 lithphane 效应让可触图像以视频分辨率发光。...于是学生便将图片做得像薯片一样薄。Bryan Shaw 拿了一张图将其举到灯光下，他发现那张图不仅有3D的凹凸效果，而且透光后看上去就像一张照片。...为了将 Lithphane 的清晰度与原图像进行比较，第三组视力正常的对象被要求使用视力来解释计算机屏幕上的原始数字图像（n = 143）。...图注：黑色墨水部分凸起的可触图案 与 Lithphane 方法相比，膨胀形式技术的主要优势在于比 3D 打印更快，而缺点是在精度、分辨率和可控性上无法与3D打印相比。...例如，热图和 2D 彩色图的 Lithphane 可以通过投射单调灰度来制作。为了能做到定量数据解释，需要将数字图像转换为颜色空间，比如“立方螺旋（cubehelix）”。
如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中这样导入： import numpy as np 我们将导入名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性。...举个例子，你可以将这个数组重塑成一个具有三行两列的数组： >>> b = a.reshape(3, 2) >>> print(b) [[0 1] [2 3] [4 5]] 通过 np.reshape...使用 np.newaxis 会在使用一次后将数组的维度增加一维。这意味着1D 数组将成为2D 数组，2D 数组将成为3D 数组，依此类推。...例如，您可以将此数组重塑为具有三行两列的数组： >>> b = a.reshape(3, 2) >>> print(b) [[0 1] [2 3] [4 5]] 使用np.reshape，您可以指定一些可选参数...这意味着一个1D数组将变成一个2D数组，一个2D数组将变成一个3D数组，依此类推。
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。...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...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组) arr = np.arange...例四：当 x 是 3D 数组，y 是 1D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...数组，y 是 2D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
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。...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...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组)arr = np.arange...---- 例四：当 x 是 3D 数组，y 是 1D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...数组，y 是 2D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...# 创建一个 2D 张量tensor_2d = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 索引访问第二行第二列的元素print(tensor_2d[1, 1])# 切片访问第一行的所有元素...print(tensor_2d[0, :])# 修改第二列的所有元素为 10tensor_2d[:, 1] = 103....高级张量操作3.1 张量的变形与重塑张量的变形和重塑是改变张量形状的操作，这在准备数据和模型推理中非常常见。...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用
而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。...绘制 3D 图可以通过创建子图，然后指定 projection 参数 为 3d 即可，返回的 ax 为 Axes3D 对象。...帽子图1 3D 帽子图2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D...轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ **kwargs 其他关键字参数，可选项，可参见 matplotlib.axes.Axes.plot...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，
然后被重塑为一个2D向量，并发送到一个Inception块中，在那里它学习并预测该系列的2D表示。然后使用自适应聚合将该深度表示重塑回一维向量。...然后，TimesNet为每个周期创建2D向量，并将这些向量发送到2D内核以捕获时间变化。...一个简单的答案是，视觉模型特别擅长解析2D数据，比如图像。另一个好处是可以在TimesNet可以更其他的视觉主干。 自适应聚合 要执行聚合，必须首先将2D表示重塑为1D向量。...包需要三列: ds：日期列 id列：unique_id y值列 然后，我们先看看数据 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['y']) ax.set_xlabel...MAE的差异为0.002,MSE的差异为0.00025。由于MSE的差异非常小，特别是考虑到误差是平方的，所以我认为N-HiTS是这项任务的首选模型。
如下面实际例子： axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 3 b (2d array): 256...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 3 b (2d array): 256 x 3 a + b (2d array...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 1 b (2d array): 1 x 3 a + b (2d array...广播失败： axis: 0 1 2 a1 (3d array): 256 x 256 x 1 b (2d array): 220...4.np.argmax() 函数原型为：numpy.argmax(a, axis=None, out=None). 函数表示返回沿轴axis最大值的索引。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
