对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解

在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

本文实例讲述了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 矩阵转置 方法一 :使用常规的思路 def transpose(M): # 初始化转置后的矩阵 result = [] # 获取转置前的行和列 row, col = shape(M) # 先对列进行循环 for i in range(col): # 外层循环的容器 item = [] # 在列循环的内部进行行的循环 for index in range(row): item.append(M[index][

Numpy数组转置很容易,两种写法 np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transpose() np.transpose(np_array) 但是一维数组转置的时候有个坑,光transpose没有用,需要指定shape参数 array_1d = np.array([1, 2]) print array_1d.shape, array_1d.transpose() array_1d.shape = (2, 1) print array_1d

有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T"还是"np.transpose"都无法实现一维向量的转置,相比之下,Matlab一句" a' "就能实现了. 那怎么实现呢?我找了个方法.请看: 即,我们把向量reshape一下,如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的. 若大家有其他方法望告知. 以上这篇对

最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num

如何去读取一个没有表头的二维csv文件(如下图所示)? 并以元组的形式表现数据: ((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0)) 方法一,使用python内建的数据处理库: #python自带的库 rows = open('allnodes.csv','r',encoding='utf-8').readl

单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪

如下所示: 1.for循环和range内置函数配合使用 range函数生成一个从零开始的列表, range(4)表示list:0123 range(1,11,2)表示从1开始到11-1为止步长为2的list:13579 即range(i)表示从0开始到i-1的列表,range(m,n)表示从m开始到n-1的列表,range(m,n,t)表示从m开始步长为t到n-1的列表 ''' print('第一次循环输出:') for i in range(4): print(i) print('第二次循环输

从python2.2开始,便有两种除法运算符:"/"."//".两者最大区别在: python2.2前的版本和python2.2以后3.0以前的版本的默认情况下,"/"所做的除法是以一种两个数或者多个数出现一个浮点数结果就以浮点数的形式表示,即float除法 "//"所做的除法则不相同,"//"不管两者出现任何数,都以整除结果为准,不对小数部分进行处理,直接抛弃,也就是整除法 以下是笔者在编译器测试的数据,

在定义函数的时候参数通常会使用 *args与**kwgs,形参与实参的区别不再赘述,我们来解释一下这两个的作用. *args是非关键字参数,用于元组,**kw是关键字参数 例如下面的代码 def foo(*args,**kwargs): print 'args is',args print 'kwargs is',kwargs foo(1,2) foo(k=1,w=2,a=3,r=4,g=5,s=6) foo(1,2,a=1,b=2,c=2) foo('a',1,None,a=1,b='2',c

是否可以直接使用with语句与CSV文件?能够做这样的事情似乎很自然: import csv with csv.reader(open("myfile.csv")) as reader: # do things with reader 但是csv.reader不提供__enter__和__exit__方法,所以这不行.但是我可以分两步做: import csv with open("myfile.csv") as f: reader = csv.reader(f)

1) 使用字典dict() 循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1. lists = ['a','a','b',5,6,7,5] count_dict = dict() for item in lists: if item in count_dict: count_dict[item] += 1 else: count_dict[item] = 1 2) 使用defaultdict() defaultdi