Numpy中如何創(chuàng)建矩陣并等間隔抽取數(shù)據(jù)
Numpy創(chuàng)建矩陣并等間隔抽取數(shù)據(jù)
1、利用Numpy創(chuàng)建向量和二維矩陣
1.1 創(chuàng)建向量
得到
需要強(qiáng)調(diào)的是，向量的維度，在python中并不是書本上所學(xué)的
，而是
即只有9，向量的列數(shù)1，被置為空。
注意的是，無論是行向量還是列向量，維度都是(N,空)，而不會(空,N)
由于列數(shù)是空，所以與矩陣相乘的時(shí)候，無法放在左邊，即不能向量*矩陣，只能矩陣乘向量
1.2 創(chuàng)建二維矩陣
注意：這里1前面有兩個(gè)中括號(N維矩陣就是N個(gè)中括號)。結(jié)果為：
2、等間隔抽取數(shù)據(jù)
2.1 向量抽取
由于向量只有一維，所以只需
解釋：a[0:9:2]表示向量中第[0~9)位置處的數(shù)據(jù)按照每2個(gè)取一個(gè)的規(guī)則取出。由于0~9是前閉后開區(qū)間，所以等價(jià)于抽取第0，2，4，6，8個(gè)位置的數(shù)據(jù)
且如果a[0,0:9:2]會報(bào)錯，錯誤如下：
這是因?yàn)橄蛄恐挥幸痪S，a[0,0:9:2]表示的是第一維是0，第二維是0：9：2，所以報(bào)錯。
2.2 二維矩陣抽取
由于二維矩陣有兩維，所以需要
如圖b是一個(gè)3行5列的矩陣
(1) 抽取的行為0：3：2，即[0,3)行中每兩行取一行，則取出來是第0行和第2行，
(2) 抽取的列為0：5：3，即[0,5)列中每3列取一列，則取出來是第0列和第3列。
綜上，取出來的數(shù)據(jù)是b(0,0)=1，b(0,3)=4，b(2,0)=1，b(2,3)=3
即
3、N維矩陣抽取同理
對Numpy數(shù)據(jù)多個(gè)維度上等間隔取值
import torch import numpy as np import time from torch.autograd import Variable a=np.arange(256*256*3) d256=a.reshape((256,256,3)) d128=d256[::2,::2] print(d128.shape) d64=d256[::4,::4] print(d64.shape) d32=d256[::8,::8] print(d32.shape)
兩個(gè)冒號后面的數(shù)字表示取間隔的大小，上面只在d256前兩個(gè)維度等間隔取值，若要在第三個(gè)維度也等間隔取值，再加一個(gè)逗號即可
d=d256[::2,::2,::2]
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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