深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解

深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解
对于图像来说：

  • img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
  • img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
  • img.shape[2]：图像的通道数

举例来说，下面是一张300X534X3的图像，我们用代码，进行验证。

代码如下：

import matplotlib.image as mpimg  # mpimg 用于读取图片

if __name__ == '__main__':
    img = mpimg.imread('cat.jpg')  # 读取和代码处于同一目录下的 img.png
    # 此时 img 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
    print(img.shape)  # (512, 512, 3)
    print(img.shape[0])
    print(img.shape[1])
    print(img.shape[2])

运行结果如下：

(300, 534, 3)
300
534
3

由此证明，上述结果是没有问题的。

而对于矩阵来说：

  • shape[0]：表示矩阵的行数
  • shape[1]：表示矩阵的列数

举例如下：

  import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    w = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2X3的矩阵
    print(w.shape)
    print(w.shape[0])
    print(w.shape[1])

运行结果如下：

(2, 3)
2
3

由此证明，上述结果是没有问题的。

到此这篇关于深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关shape[0] shape[1] shape[2]内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python numpy矩阵信息说明,shape,size,dtype

    我就废话不多说了,大家还是直接看例子吧! import numpy as np from numpy import random matrix1 = random.random(size=(2,4)) #矩阵每维的大小 print matrix1.shape #矩阵所有数据的个数 print matrix1.size #矩阵每个数据的类型 print matrix1.dtype 补充知识:Python:查看矩阵大小,查看列表大小 对于Python3.5 查看矩阵大小 >>>import

  • python geopandas读取、创建shapefile文件的方法

    python geopandas读取、创建shapefile文件的方法

    shapefile是GIS中非常重要的一种数据类型,在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class),主要包括点(point).线(polyline)和多边形(polygon).作为一种十分常见的矢量文件格式,geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持,其DataFrame结构相当于GIS数据中的一张属性表,使得可以直接操作矢量数据属性表,使得在python中操作地理数据更方便.本文给大家介绍下用Python脚本中对Shapefile文件(.shp,.shx,.d

  • 在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法

    遇到这么个需求:把图片按照定义的patchsize切块,然后按照z轴顺序叠放小块,如下图(仅考虑灰度图像) 图片im,设size为(h,w),patchsize为(ph,pw),则处理后大小(为简化描述,假设可以整除)为(ph,pw,w*h/ph/pw). 为简化描述,后面用h=300,w=300,ph=100,pw=100 为例,即处理后d=9. numpy.reshape 的文档:点击打开链接 特别注意第三个参数 order,其默认取值为 order='C',表示最后一个维度的元素在resh

  • 基于Python对数据shape的常见操作详解

    这一阵在用python做DRL建模的时候,尤其是在配合使用tensorflow的时候,加上tensorflow是先搭框架再跑数据,所以调试起来很不方便,经常遇到输入数据或者中间数据shape的类型不统一,导致一些op老是报错.而且由于水平菜,所以一些常用的数据shape转换操作也经常百度了还是忘,所以想再整理一下. 一.数据的基本属性 求一组数据的长度 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] print(len(a)) print(np.size(a)) 求一组数据的s

  • python Shapely使用指南详解

    Shapely是一个Python库,用于操作和分析笛卡尔坐标系中的几何对象. 引入包 from shapely.geometry import Point from shapely.geometry import LineString 共有的变量和方法 object.area Returns the area (float) of the object. object.bounds 返回对象的(minx,miny,maxx,maxy)元组(float类型) object.length 返回对象的

  • python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

    在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框,计算IOU也非常简单,有两种方法: 1. 两个矩形的宽之和减去组合后的矩形的宽就是重叠矩形的宽,同比重叠矩形的高 2. 右下角的minx减去左上角的maxx就是重叠矩形的宽,同比高 然后 IOU = 重叠面积 / (两矩形面积和-重叠面积) 然,不规则四边形就不能通过这种方式来计算,找了好久数学资料,还是没找到答案(鄙人数学渣渣),最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后,知道python

  • Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例

    reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变.是对每行元素进行处理 resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a.reshape([4,5]) Out[2]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]])

  • 对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

    在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数,但是这两个函数有什么区别呢,通过计算得到一些规律. 1.关于tf.nn.conv1d的解释,以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解: Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tensor of shape [batch, in_wi

  • 对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解

    1. Series相当于数组numpy.array类似 s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2]) s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e']) print s2 obj1=s2.values # print obj1 obj2=s2.index # print obj2 # print s2[s2>4] # print s2['b'] 1.Series 它是有索引,如果我们未指定索引,则是以数字自动生成. 下面是一些例

  • 对python中 math模块下 atan 和 atan2的区别详解

    atan 和 atan2 都是反正切函数,返回的都是弧度 对于两点形成的直线,两点分别是 point(x1,y1) 和 point(x2,y2),其斜率对应角度的计算方法可以是: angle = atan( (y2-y1)/(x2-x1) ) 或 angle = atan2( y2-y1, x2-x1 ) 因此可以看出 atan 和 atan2 的区别: 1.参数的个数不同:atan 为单个参数,atan2为两个参数 2.atan2 的优点在于: 如果 x2-x1等于0 ,角度依然可以计算,但是

  • python中urllib.request和requests的使用及区别详解

    urllib.request 我们都知道,urlopen()方法能发起最基本对的请求发起,但仅仅这些在我们的实际应用中一般都是不够的,可能我们需要加入headers之类的参数,那需要用功能更为强大的Request类来构建了 在不需要任何其他参数配置的时候,可直接通过urlopen()方法来发起一个简单的web请求 发起一个简单的请求 import urllib.request url='https://www.douban.com' webPage=urllib.request.urlopen(

  • Python中的None与 NULL(即空字符)的区别详解

    1.首先要了解Python的对象的概念: Python中,万物皆对象,所有的操作都是针对对象的,那什么是对象,5是一个int对象,'oblong'是一个str对象,异常也是一个对象,抽象一点是,人,猫,够也是一个对象 那对于一个对象,它就有包括两方面的特征:  属性:去描述它的特征  方法: 它所具有的行为 所以,对象=属性+方法 (其实方法也是一种属性,一种区别于数据属性的可调用属性 把具有相同属性和方法的对象就可以归为一类,即Classl.类就好比是一张蓝图,使用一个类可以创建多个对象实例

  • JS中script标签defer和async属性的区别详解

    JS中script标签defer和async属性的区别详解

    向html页面中插入javascript代码的主要方法就是通过script标签.其中包括两种形式,第一种直接在script标签之间插入js代码,第二种即是通过src属性引入外部js文件.由于解释器在解析执行js代码期间会阻塞页面其余部分的渲染,对于存在大量js代码的页面来说会导致浏览器出现长时间的空白和延迟,为了避免这个问题,建议把全部的js引用放在</body>标签之前. script标签存在两个属性,defer和async,因此script标签的使用分为三种情况: 1.<script

  • C#中托管DLL和非托管DLL的区别详解

    首先解释一下,托管DLL和非托管DLL的区别.狭义解释讲,托管DLL就在Dotnet环境生成的DLL文件.非托管DLL不是在Dotnet环境生成的DLL文件. 托管DLL文件,可以在Dotnet环境通过 "添加引用" 的方式,直接把托管DLL文件添加到项目中.然后通过 Using DLL命 名空间,来调用相应的DLL对象 .  非托管DLL文件,在Dotnet环境应用时,通过 DllImport 调用. C# 调用非托管DLL文件.DLL文件是用C语言编写的. 托管DLL就是能够在公共

  • nginx配置proxy_pass中url末尾带/与不带/的区别详解

    nginx配置proxy_pass时url末尾带"/"与不带"/"的区别如下: 注意:当location为正则表达式匹配模式时,proxy_pass中的url末尾是不允许有"/"的,因此正则表达式匹配模式不在讨论范围内.  proxy_pass配置中url末尾带/时,nginx转发时,会将原uri去除location匹配表达式后的内容拼接在proxy_pass中url之后. 测试地址:http://192.168.171.129/test/tes

  • Java中生成随机数的4种方式与区别详解

    Java中生成随机数的4种方式与区别详解

    目录 在 Java 中,生成随机数的场景有很多,所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式,以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景. 1.Random Random 类诞生于 JDK 1.0,它产生的随机数是伪随机数,也就是有规则的随机数.Random 使用的随机算法为 linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 线性同余法伪随机数.在随机数生成时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的

  • Python中 whl包、tar.gz包的区别详解

    目录 1.whl包 2 安装 .whl库包文件 3 tar.gz包 1.whl包 whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件.使得可以在不具备编译环境的情况下,选择适合自己的python环境进行安装. 一般whl包的命名都很长,我们看下具体的含义,举个栗子: rknn_toolkit-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 其中,rknn_toolkit是文件名,cp36指的是对应的python版本,cp36就是python3.6,同理,cp

随机推荐