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  • numpy及scipy的使用

    numpy的使用

    把list A转换为numpy 矩阵

    np.array(A)
    np.array(A, 'int32')
    

    numpy加载txt文件里面的矩阵

    matrix = np.loadtxt(txt_name, dtype='i', delimiter=',')
    

    将nparray里面每个元素转换为int型

    nparray.astype(int)	
    

    array[::2] 的用法

    array.shape = (2*n,)
    array.shape[::2]    #表示第奇数个元素组成的向量
    array.shape[1::2]    #表示第偶数个元素组成的向量
    

    numpy删除固定行,或者固定列元素

    det.shape => (4,5)
    np.delete(det, (row_idx), axis=0)    #axis=0表示删除行,axis=1表示删除列
    det.shape => (3,5)
    

    维度扩展

    np.expand_dims(array, axis=0)    #将(96,96) 扩展成为(1,96,96)
    

    通道转换——transpose

    array.shape = (batchsize, w, h ,channels)
    array_new=np.transpose(array, (0,3,1,2)) 
    

    numpy array与常数比较大小

    array > threshold    #将得到一个array, 它的size与原始array相同,元素由0,1构成
    

    求和

    np.sum(array)    #将array中所有元素相加
    
    

    连接

    np.concatenate
    list = range(0,100)
    np.concatenate((t[:3], t[10:]), axis=0)
    

    numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) #过滤大于或小于某个区间的值

    exm = np.array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
           [ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14]])
    np.clip(exm, 3, 11)
    output:
    array([[ 3,  3,  3,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
           [ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 11, 11, 11]])    #将小于区间值设置为区间低值,大于的设置为区间高值
    

    scipy的使用

    ndimage.zoom

    array.shape  = batchsize, channels, w, h
    array_new = scipy.ndimage.zoom(array, (1,1,resizescale, resizescale))
    
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