python中np.zeros中的參數(shù)是什么意思？shape:形狀 dtype:數(shù)據(jù)類型，可選參數(shù)，默認(rèn)numpy.float64 t，位域 b，布爾值，trueorfalse i，整數(shù)，如i8(64

python中np.zeros中的參數(shù)是什么意思？

shape:形狀 dtype:數(shù)據(jù)類型，可選參數(shù)，默認(rèn)numpy.float64 t，位域 b，布爾值，trueorfalse i，整數(shù)，如i8(64位） u，無符號整數(shù)，u8(64位） f，浮點數(shù)，f8（64位） c，浮點負(fù)數(shù)， o，對象， s，a，字符串，s24 u，unicode，u24 order:可選參數(shù)，c代表與c語言類似，行優(yōu)先；F代表列優(yōu)先 python使用np.zeros可以構(gòu)造一個相應(yīng)大小的全部由0組成的矩陣

python中np.zeros中的參數(shù)是什么意思？

生成相應(yīng)大小的零矩陣，舉個栗子：

--------

np.zeros(5)#生成包含5個元素的零矩陣

array([ 0.， 0.， 0.， 0.， 0.])

np.zeros((5，)， dtype=np.int)#生成包含5個元素的零矩陣，且各元素為整形

array([0， 0， 0， 0， 0])

np.zeros((2， 1))#生成2行1列的零矩陣

array([[ 0.]，

[ 0.]])

s = (2，2)#生成2行2列的零矩陣

np.zeros(s)

array([[ 0.， 0.]，

[ 0.， 0.]])

python怎么實現(xiàn)矩陣運算？

1.numpy的導(dǎo)入和使用data1=mat(zeros(()))#創(chuàng)建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數(shù)的參數(shù)是一個tuple類型(3，3)data2=mat(ones(()))#創(chuàng)建一個2*4的1矩陣，默認(rèn)是浮點型的數(shù)據(jù)，如果需要時int類型，可以使用dtype=intdata3=mat(random.rand())#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2，2)創(chuàng)建的是一個二維數(shù)組，需要將其轉(zhuǎn)換成#matrixdata4=mat(random.randint(10，size=()))#生成一個3*3的0-10之間的隨機(jī)整數(shù)矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數(shù)data5=mat(random.randint(，size=())#產(chǎn)生一個2-8之間的隨機(jī)整數(shù)矩陣data6=mat(eye(，dtype=int))#產(chǎn)生一個2*2的對角矩陣a1=[] a2=mat(diag(a1))#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因為很多使用了pytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先學(xué)點python打好基礎(chǔ)之后，更有助于您理解和學(xué)習(xí)pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個道理。

網(wǎng)上關(guān)于python的免費教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過一篇關(guān)習(xí)python學(xué)習(xí)教程的文章，了解了python的一些基本語法，可以編寫和運行一些簡單的python程序之后就可以開始學(xué)pytorch了，它的官網(wǎng)有個學(xué)習(xí)教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/

python怎么實現(xiàn)矩陣運算？

1.numpy的導(dǎo)入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#創(chuàng)建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數(shù)的參數(shù)是一個tuple類型(3，3)

data2=mat(ones((

)))

#創(chuàng)建一個2*4的1矩陣，默認(rèn)是浮點型的數(shù)據(jù)，如果需要時int類型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2，2)創(chuàng)建的是一個二維數(shù)組，需要將其轉(zhuǎn)換成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

，size=(

)))

#生成一個3*3的0-10之間的隨機(jī)整數(shù)矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數(shù)

data5=mat(random.randint(

，size=(

))

#產(chǎn)生一個2-8之間的隨機(jī)整數(shù)矩陣

data6=mat(eye(

，dtype=

int

))

#產(chǎn)生一個2*2的對角矩陣

a1=[

] a2=mat(diag(a1))

#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

如何用Python實現(xiàn)一個摳圖功能？

使用Python和OpenCV進(jìn)行摳圖其中使用了opencv中的grabcut方法直接上代碼[python] view plain copy# encoding:utf-8# 圖像提取# create byimport numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread("1.jpg")mask = np.zeros(img.shape[:2]， np.uint8)bgdModel = np.zeros((1， 65)， np.float64)fgdModel = np.zeros((1， 65)， np.float64)rect = (20， 20， 413， 591)cv2.grabCut(img， mask， rect， bgdModel， fgdModel， 10， cv2.GC_INIT_WITH_RECT)mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0)， 0， 1).astype("uint8")img = img * mask2[:， :， np.newaxis]img = 255 * (1 - cv2.cvtColor(mask2， cv2.COLOR_GRAY2BGR))# plt.imshow(img)# plt.show()img = np.array(img)mean = np.mean(img)img = img - meanimg = img * 0.9 mean * 0.9img /= 255plt.imshow(img)plt.show()