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  • Python矩阵赋值问题

    2020-02-13 12:16:20
    定义矩阵A后,给变量t赋值为A矩阵的第二行向量,但是当改变原本矩阵第二行向量,变量t也发生改变。请问如果修改代码可以让t的值不被覆盖呢? 谢谢!!! ``` A = np.array([1,1,3,2,3,0]).reshape(2,3) ...
  • 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来 x = tf.Variable(0.0) #返回一个op,表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是,在执行wi...

    在 tensorflow 中 tf.identity 用于返回一个与输入 tensor 值相同的 tensor。
    下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来

    x = tf.Variable(0.0)
    #返回一个op,表示给变量x加1的操作
    x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
    
    #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容前
    #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1)
    with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
        y = x
    init = tf.initialize_all_variables()
    
    with tf.Session() as session:
        init.run()
        for i in range(5):
            print(y.eval())
        print(x.eval())

    运行上面的代码会发现结果是 0,0,0,0,0,0。
    为什么会与我们预想的不同呢?
    问题出在 y = x 这里。 y = x 只是一个普通的 python 变量赋值操作,并不是一个 tensorflow 的 operate,所以 y 只是对前面新建的 Variable 对象 x 的引用。
    tf.control_dependencies 中的 operate 执行有一个前提是 with 块中必须有 tensor 操作,否则这里的 x_plus_1 不会操作。
    于是每次调用 y.eval() 都只是得到 Variable y 的初始值 0,x_plus_1根本没有执行,所以 x.eval() 的结果也是0。

    为了证明以上说法,首先将赋值操作 y = x 改成 tensor 赋值操作:

    x = tf.Variable(0.0)
    #返回一个op,表示给变量x加1的操作
    x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
    
    #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容前
    #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1)
    with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
        y = tf.identity(x)    # tensor 赋值操作,会激活x_plus_1操作
    init = tf.initialize_all_variables()
    
    with tf.Session() as session:
        init.run()
        for i in range(5):
            print(y.eval())
        print(x.eval())

    这次发现结果是 1,2,3,4,5,5。x_plus_1 操作得以执行,并且张量 x 的值也赋给了 y。

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  • 主要介绍了python关于矩阵重复赋值覆盖问题的解决方法,涉及Python深拷贝与浅拷贝相关操作与使用技巧,需要的朋友可以参考下
  • 2Youki使用索引快速为数组或矩阵赋值的技巧 2.1 构造索引数组获取对角线元素构成的数组 今天在学习CV的时候,需要对矩阵的对角线元素进行赋值,那么首先需要解决的是需要获得矩阵的对角线元素, 用循环是可以的,...

    1 前言

    Python的索引真的很强大,不愧是科学计算第一语言。但是我还是更喜欢Java呀!哈哈哈~

    希望Java未来也可以支持索引数组~

    2 Youki使用索引快速为数组或矩阵赋值的技巧

    2.1 构造索引数组获取对角线元素构成的数组

    今天在学习CV的时候,需要对矩阵的对角线元素进行赋值,那么首先需要解决的是需要获得矩阵的对角线元素,

    用循环是可以的,不过代码会显得比较冗余,

    用索引数组也是可以实现的,最重要的是需要构造行号和列号相对应的索引数组,

    以获得1~n行的对角线元素为例,则行号索引为np.arange(n),相应的列号索引为np.arange(n),

    这样讲行号与列号的索引数组放入矩阵中,即可获得其1~n行的对角线元素,示例代码如下:

    import numpy as np
    
    img= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    img[np.arange(3),np.arange(3)]

    测试效果如图所示,

    测试成功!

     

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  • 前两天学了学卡尔曼滤波的原理,想应用到实例中,原理上写出了各种矩阵。但是赋完值矩阵相乘的时候,总是出现错误。考虑是矩阵维度的问题。 输出了一下各矩阵的维度: 调整了一下 就ok。 ...

    前两天学了学卡尔曼滤波的原理,想应用到实例中,原理上写出了各种矩阵。但是赋完值矩阵相乘的时候,总是出现错误。考虑是矩阵维度的问题。

    输出了一下各矩阵的维度:

    调整了一下 就ok。

    展开全文
  • python矩阵指定元素的调用和赋值

    千次阅读 2020-06-06 10:43:58
    我刚刚学习python不久,有一些小小的...但是在给矩阵赋值时,就要使用 例如把一个矩阵里的值赋值给另一个矩阵: 以上内容是用np.mat创建矩阵时的操作,个人理解不深,仅供参考 np.array创建矩阵时应该有所不同。 ...

    我刚刚学习python不久,有一些小小的收获记录一下。

    我创建矩阵用的是A=np.mat(‘1,2,3;4,5,6;7,8,9’)
    调用第i行第j列时,需要使用
    正确调用值
    而不是
    错误调用
    但是在给矩阵赋值时,就要使用
    正确赋值
    例如把一个矩阵里的值赋值给另一个矩阵:
    注意调用和赋值的表达不同

    以上内容是用np.mat创建矩阵时的操作,个人理解不深,仅供参考
    np.array创建矩阵时应该有所不同。

    如果是array形式的矩阵,[a,b]和[a][b]就都可以

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    2014-12-04 16:00:00
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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