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numpy中可更改數(shù)組形狀用什么函數(shù) pandas和numpy的區(qū)別?

pandas和numpy的區(qū)別?熊貓解讀:熊貓(熊貓復(fù)數(shù))示例:熊貓是瀕臨滅絕的物種。大熊貓是瀕臨滅絕的物種。短語:大熊貓【動(dòng)】大熊貓;大熊貓視頻:場(chǎng)景對(duì)話數(shù)字解釋:縮寫為Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)

pandas和numpy的區(qū)別?

熊貓解讀:

熊貓(熊貓復(fù)數(shù))

示例:

熊貓是瀕臨滅絕的物種。

大熊貓是瀕臨滅絕的物種。

短語:

大熊貓【動(dòng)】大熊貓;大熊貓

視頻:

場(chǎng)景對(duì)話

數(shù)字解釋:

縮寫為Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展(NumPy)。

示例:

但是,在NumPy中,數(shù)組基本上是一個(gè)矩陣。

但是在NumPy中,array代表行列式。

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題?

我們平時(shí)看到的卷積濾波器示意圖如下:

(來源:cs231n)

這實(shí)際上是 "扁平化or "扁平化卷積濾波器。比如上圖中的粉色卷積濾鏡是3x3x3,表示長(zhǎng)、寬、深,但在示意圖中被畫成二維——,省略了深度。

其實(shí)卷積濾鏡是有深度的,深度值和輸入圖像的深度是一樣的。因?yàn)榫矸e濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,所以深度一般不畫在示意圖中。如果畫出深度,效果大概是這樣的:

(來源:mlnotebook)

如上所述,卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,為3。

對(duì)了,輸入圖像的深度是3,因?yàn)檩斎雸D像是彩像,深度是3,分別是R,G,B值。

相比之下,灰度圖像的卷積濾波器是這樣的(真實(shí)2D):

(來源:mlnotebook)

簡(jiǎn)而言之,卷積濾波器的深度和輸入數(shù)據(jù)的深度是一致的。