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查询Tags标签： reshape，共有 22条记录-
torch.reshape()的使用
torch.reshape()是如何操作的 问题背景：假设当我们的dataloader的batch_size设置为64。并且经过卷积（out_channels=6）之后，我们需要使用tensorboard可视化，而彩色图片的writer.add.images(output)的彩色图片是in_channels=3的。那么则需要对卷积后的图片进行reshape …
2022/2/7 23:43:57 人评论 次浏览 -
水声通信系统的建模和仿真-正交幅度调制（OFDM)-MATLAB
OFDM 前言一、调制和解调的过程二、仿真的过程三、总结前言 通过前几次的通信过程仿真，学会使程序有很好的通用性，例如只要改定义的参数L、M、N等即可完成，这样可以更快地对比不同参数下的仿真效果。还更了解了一些自带函数的涵义，让程序可以简单易懂一些。一、调制和…
2021/12/8 6:20:59 人评论 次浏览 -
水声通信系统的建模和仿真-正交幅度调制（OFDM)-MATLAB
OFDM 前言一、调制和解调的过程二、仿真的过程三、总结前言 通过前几次的通信过程仿真，学会使程序有很好的通用性，例如只要改定义的参数L、M、N等即可完成，这样可以更快地对比不同参数下的仿真效果。还更了解了一些自带函数的涵义，让程序可以简单易懂一些。一、调制和…
2021/12/8 6:20:59 人评论 次浏览 -
大数据-数据分析-numpy库-数组形状操作-reshape、resize、fl、数组的叠加
不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili 上课笔记一、 二、 如果只是将数组变成一维数组，那么这两个函数都不会对原来的数组造成任何影响 但是如果修改数组里面的值的话，第二个函数就会对数组进行修…
2021/11/2 23:12:02 人评论 次浏览 -
大数据-数据分析-numpy库-数组形状操作-reshape、resize、fl、数组的叠加
不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili 上课笔记一、 二、 如果只是将数组变成一维数组，那么这两个函数都不会对原来的数组造成任何影响 但是如果修改数组里面的值的话，第二个函数就会对数组进行修…
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Python数据分析学习笔记-numpy库学习2
numpy库 1 reshape 用于修改维度 已有一个一维矩阵nparr=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]，将其转换为2行5列的二维矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,5) print(arr9)[[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]或转换为两行均等元素的矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,-1)多层连用 x = np.arange(15).reshap…
2021/10/18 20:12:09 人评论 次浏览 -
Python数据分析学习笔记-numpy库学习2
numpy库 1 reshape 用于修改维度 已有一个一维矩阵nparr=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]，将其转换为2行5列的二维矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,5) print(arr9)[[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]或转换为两行均等元素的矩阵 arr9 = nparr.reshape(2,-1)多层连用 x = np.arange(15).reshap…
2021/10/18 20:12:09 人评论 次浏览 -
Python学习笔记：pandas数据堆叠之stack、unstack与reshape
在分类汇总数据中，stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类，包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种：表格（横表）、“花括号”（纵表）。 表格在行列方向上均有索引，花括号结构只有“列方向”上的索引。 …
2021/9/18 22:11:09 人评论 次浏览 -
Python学习笔记：pandas数据堆叠之stack、unstack与reshape
在分类汇总数据中，stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类，包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种：表格（横表）、“花括号”（纵表）。 表格在行列方向上均有索引，花括号结构只有“列方向”上的索引。 …
2021/9/18 22:11:09 人评论 次浏览 -
矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
2021/8/25 6:08:32 人评论 次浏览 -
矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
2021/8/25 6:08:32 人评论 次浏览 -
Python NumPy Array(数组) reshape
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) reshape 原文地址：Python NumPy Arra…
2021/8/14 14:05:57 人评论 次浏览 -
Python NumPy Array(数组) reshape
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) reshape 原文地址：Python NumPy Arra…
2021/8/14 14:05:57 人评论 次浏览 -
2021-07-22数据分析作业
2021-07-22数据分析作业 import numpy as np# 将np.arange(10)数组中的奇数全部都替换成-1。 a1 = np.arange(10) a1[1::2] = -1 print(a1)# 有一个4行4列的数组（比如：np.arange(16).reshape((4,4))）， # 请将其中对角线的数取出来形成一个一维数组。提示（使用np.eye）…
2021/7/24 6:11:45 人评论 次浏览 -
2021-07-22数据分析作业
2021-07-22数据分析作业 import numpy as np# 将np.arange(10)数组中的奇数全部都替换成-1。 a1 = np.arange(10) a1[1::2] = -1 print(a1)# 有一个4行4列的数组（比如：np.arange(16).reshape((4,4))）， # 请将其中对角线的数取出来形成一个一维数组。提示（使用np.eye）…
2021/7/24 6:11:45 人评论 次浏览
