我想知道是否有一种粗俗的方式会很快。此数组的更新按以下两个步骤生成：## but for arbitrary # of dimensions it will have a loop in a loop import numpy
浏览 6提问于2020-06-10得票数 0
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在TensorFlow中，我有一个形状为(?, 14, 14, 512)的张量，h。这导致了形状为(?我需要对numpy数组执行相同的操作。features = numpy.ndarray([3000, 14, 14, 2048], dtype=np.float32)[3000, 196, 2048会是numpy.resha
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
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可以使用参数为-1的重塑函数将数值矩阵重塑为向量。但我不知道-1在这里是什么意思。例如：b = numpy.reshape(a, -1)有人知道-1在这里是什么意思吗？看起来python assign -1有几种含义，比如：array[-1]表示最后一个元素。你能给出一个解释
浏览 7提问于2013-09-09得票数 564
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使用cv2重塑前两个维度很简单，但是第三个维度...我的想法是展平前两个维度，以获得2d-numpy数组。如果我对每个层进行(x * y)的重塑，并将其重塑回(x，y)，我会得到一个完全不同的图像。我在开头有一个肺的img，后面有不同灰度值的线条。
浏览 45提问于2020-08-11得票数 0
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我正在训练一个模型，特征形状是3751,4，我想使用Tensorflow中内置的重塑和层密度函数来使输出标签具有形状1,6。input_layer = tf.reshape(features["x"], [1,-1]) x={"x": train_features_numpy},
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
我有一个以下维数的numpy数组： (2, 4, 20) 我想合并它，这样我就可以得到： (2, 80) 我尝试过np.concatenate、np.dstack、np.vstack和np.hstack
浏览 7提问于2019-09-19得票数 0
我试图理解numpy.resize和numpy.reshape之间的区别。我知道resize将返回一个新的数组，reshape将维护相同的底层数据，并且只调整大小(我假设它是通过改变步幅来实现的)。但是，对于这两个函数，我希望能够使用-1语法来指定轴大小。然而，这似乎只适用于reshape。例如，试图将这个形状(444,)的一维数组重塑/调整为一个形状(4, 111)数组，根据您是使用resize还是reshape，会产生两个不同的结果。import
浏览 3提问于2019-12-02得票数 2
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如下所示，我创建了三个包含不同随机数的数组：Array1 = np.random.randn(300)
我曾尝试使用重塑函数来重塑名为“data”的numpy数组，但我无法使其工作
浏览 11提问于2019-11-30得票数 1
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假设我有一个平面的NumPy数组a，并且希望定义一个索引数组i来索引a，从而通过a[i]再次获得a。我试过了a = np.array([1,2]).reshape(-1)但这并不能保留形状：a[i]有shape (1, 2)，而a有shape我知道我可以重塑a[i]或者使用i = np.full_like(a, True, dtype=bool)。第二种方法意味着我需要不同的i来对不同
浏览 3提问于2021-05-12得票数 1
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为了用Python训练LSTM，我想重塑一个数组。这就是我的数组的样子：[1,0,0,0,0][0,1,0,0,0]]我使用的是numpy，当然，.reshape()函数会运行得很好。
浏览 1提问于2020-07-26得票数 0
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所以我有一个函数： return np.matrix(data[colnames]).view(dtype=np.float64).reshape(-1, 3)
当我在我的数据上应用这个函数时，first part获取感兴趣的列，并返回一个大小为1340*3的numpy矩阵。但是，我不确定视图对我的数据做了什么，它不允许我的数据被重塑为三列。我搞不懂这个视图方法是如何工作的，以及如何更改它，以便将我的数据重塑
浏览 11提问于2021-06-04得票数 0
我有下面的numpy数组： [[1, 2], [1, 6]],) [(1, 2), (1, 6)],)
在没有python循环的numpy中有什么方法可以做到这一点吗我实际的numpy数组非
浏览 29提问于2022-09-30得票数 0
NumPy提供了非常有用的tensordot函数。它允许你计算两个元素的乘积ndarrays沿着任何轴(其大小匹配)。我很难在PyTorch中找到类似的东西。我是不是漏掉了什么？我真的要重塑数组的形状来模仿我想要使用的产品吗mm？
浏览 31提问于2018-07-10得票数 2
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我在numpy utf8中有一个程序，它允许我从地面计算抛物线射击的坐标。我需要创建一个返回坐标(#1)的函数，创建要使用的不同值数组(#2)，最后使用该函数为每个值包生成不同的坐标def coordenadas(v,a,t,g=9.81): [ 0. 0. ]以及更多这种形状的盒子
这到底是什么</em
浏览 1提问于2015-05-05得票数 0
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我正在尝试弄清楚下面reshape()函数的参数是什么。我没有找到任何关于pickle有reshape()方法的东西，文件中给出了import cPickle as pickle, import numpy as np，所以我假设(可能是一个糟糕的假设)重塑函数是因为numpy。我找到了numpy的重塑方法的定义(也在下面)。但是，我不知道哪些参数属于哪个参数。
因为这个东西应该加载图片数据，所以我猜测32,32可能是图像大小，并与n
浏览 1提问于2016-01-23得票数 4
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Reshape层的工作方式与我预期的不同。在下面的示例中，我认为最后一行应该返回形状为[5,1]的张量对象。但是，会抛出一个错误，声明形状[5]张量不能重塑为大小[5,5,1]张量。>>> from keras.layers import Reshape>>> import numpy as np
>>> x有没有人能解释一下重塑图层是如何工作的(也就是为
浏览 1提问于2018-08-10得票数 5
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我有下面的数据集，用于5个特征的过程，以产生1个输出和244000行。输出在第7列。每1/10秒采样一次。我想用一个时间步长为5的LSTM网络预测第7列(值1 (t+1))。在尝试使用reshape numpy函数时，我得到了一个错误。
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
我只有一个关于tensorflow重塑函数的简短问题。在tensorflow中，您可以使用shape = (None，shape1，shape2，.. )初始化张量占位符的形状。)。现在我看了一下重塑函数，他们用-1表示新的重塑，-1是否等同于无如果不是，这两者有什么不同？
浏览 0提问于2018-06-20得票数 3
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