不会改变内部数据的情况下，收缩维度大小为1的维度，使用squeeze函数。 numpy.squeeze(a,axis = None) a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, ...
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2020-03-16 15:01:06
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（一）按列分割 列数必须能平分 分成2列 分成4列 （二）按行分 分成2行 分成5行 ...
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2020-03-16 14:30:30
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（一）直接创建 d=np.array([[10,11,12],[20,21,22],[30,31,32]]) （二）创建元组递增数组 d=np.arange(20).reshape(5,4) （三）创建指定范围的递增数组 d=np.arange(10,20).reshape(5,2) （四）创建随机 ...
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2020-03-16 12:41:30
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（一）查看某一行 data[2] 结果 array([31,32,33,34]) （二）查看几行 data[[2,4,6]] 结果 array([[31, 32, 33, 34], [51, 52, 53, 54], [71, 72, 73, 74]]) （三）查看1到5行 data[1:6,:] ...
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2020-03-15 22:13:09
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很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist ...
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2020-03-15 20:24:21
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一. 最大池化 池化：把图片使用均等大小网格分割，并求网格内代表值的操作 最大池化：将网格中的最大值作为这个网格的代表值 二. 使用4*4网格对图像进行最大池化操作 import cv2 import numpy as np # max pooling,G is the size of the wi ...
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2020-03-15 13:32:48
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第一个是设置坐标轴的范围，第二个是设置精度及精度的范围： 程序： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ax = plt.gca() ax.set_xlim(-10,10) ax.set_ylim(-10,10) #网格 plt.gri ...
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2020-03-15 09:48:13
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当对array数组进行计算时，有时候需要筛选出题目所要求的数据，筛选对象可能是数字，也可能是字符串。这次我就来说说如何针对字符串进行筛选。 当有一个列表[['男', '2', '4', '40'], ["女",21,13,50],['男', '8', '6', '24']]，要求解“男”方程式，也就 ...
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2020-03-15 09:34:08
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python pip安装第三方包很简单【pip install package_name】，安装完成后在【C:\Users\dcw\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\】 安装需要注意，有些包需要前置。安装前需要下载安装前 ...
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2020-03-14 17:00:05
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在 "pandas使用的25个技巧" 中介绍了几个常用的Pandas的使用技巧，不少技巧在机器学习和深度学习方面很有用处。本文将会介绍Numpy在数据保存和读取方面的内容，这些在机器学习和深度学习方向也大有用处，因为通常我们会采用Numpy和Pandas处理数据，尤其是Pytorch，它和Numpy ...
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2020-03-14 16:46:41
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