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  • Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_numpy方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.to_numpy函数方法的使用 ...

    Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_numpy方法的使用。
    原文地址:Python pandas.DataFrame.to_numpy函数方法的使用

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  • torch.from_numpy VS torch.Tensor

    千次阅读 多人点赞 2020-04-08 11:02:52
    torch.from_numpy与torch.Tensor的区别,小朋友(指的是我自己),你是否有很多问号

    torch.from_numpy VS torch.Tensor

    最近在造dataset的时候,突然发现,在输入图像转tensor的时候,我可以用torch.Tensor直接强制转型将numpy类转成tensor类,也可以用torch.from_numpy这个方法将numpy类转换成tensor类,那么,torch.Tensortorch.from_numpy这两个到底有什么区别呢?既然torch.Tensor能搞定,那torch.from_numpy留着不就是冗余吗?

    答案

    有区别,使用torch.from_numpy更加安全,使用tensor.Tensor在非float类型下会与预期不符。

    解释

    实际上,两者的区别是大大的。打个不完全正确的比方说,torch.Tensor就如同c的inttorch.from_numpy就如同c++的static_cast,我们都知道,如果将int64强制转int32,只要是高位转低位,一定会出现高位被抹去的隐患的,不仅仅可能会丢失精度,甚至会正负对调。这里的torch.Tensortorch.from_numpy也会存在同样的问题。

    看看torch.Tensor的文档,里面清楚地说明了,

    torch.Tensor is an alias for the default tensor type (torch.FloatTensor).
    

    而torch.from_numpy的文档则是说明,

    The returned tensor and ndarray share the same memory. Modifications to the tensor will be reflected in the ndarray and vice versa. The returned tensor is not resizable.
    

    也即是说,

    1. 当转换的源是float类型,torch.Tensortorch.from_numpy会共享一块内存!且转换后的结果的类型是torch.float32
    2. 当转换的源不是float类型,torch.Tensor得到的是torch.float32,而torch.from_numpy则是与源类型一致!

    是不是很神奇,下面是一个简单的例子:

    import torch
    import numpy as np
    
    s1 = np.arange(10, dtype=np.float32)
    s2 = np.arange(10) # 默认的dtype是int64
    
    # 例一
    o11 = torch.Tensor(s1)
    o12 = torch.from_numpy(s1)
    o11.dtype # torch.float32
    o12.dtype # torch.float32
    # 修改值
    o11[0] = 12
    o12[0] # tensor(12.)
    
    # 例二
    o21 = torch.Tensor(s2)
    o22 = torch.from_numpy(s2)
    o21.dtype # torch.float32
    o22.dtype # torch.int64
    # 修改值
    o21[0] = 12
    o22[0] # tensor(0)
    
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  • 处理批量数据时, 经常需要tensor和numpy的相互转化 torch.from_numpy(x), 将x 转换为torch类型 y.numpy(), 将y由tensor转化为...# Convert the numpy array to a torch tensor. y = torch.from_numpy(x) y te.
    1. 处理批量数据时, 经常需要tensor和numpy的相互转化
    2. torch.from_numpy(x), 将x 转换为torch类型
    3. y.numpy(), 将y由tensor转化为numpy
    import numpy as np
    x = np.array([[1, 2], [3, 4.]])
    x
    

    array([[1., 2.],
    [3., 4.]])

    # Convert the numpy array to a torch tensor.
    y = torch.from_numpy(x)
    y
    

    tensor([[1., 2.],
    [3., 4.]], dtype=torch.float64)

    x.dtype, y.dtype
    

    (dtype(‘float64’), torch.float64)

    # Convert a torch tensor to a numpy array
    z = y.numpy()
    z
    

    array([[1., 2.],
    [3., 4.]])

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  • torch.from_numpy()用法

    千次阅读 2021-05-09 15:56:37
    torch.from_numpy()用来将数组array转换为张量Tensor a=np.array([1,2,3,4]) print(a) #[1 2 3 4] print(torch.from_numpy(a)) #tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int32)

    torch.from_numpy()用来将数组array转换为张量Tensor

    a=np.array([1,2,3,4])
    print(a)
    #[1 2 3 4]
    print(torch.from_numpy(a))
    #tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int32)
    
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  • pytorch from_numpy

    2020-09-01 20:31:55
    应用 a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) t # tensor([ 1, 2, 3]) t[0] = -1 a # array([-1, 2, 3]) # T = t.detach() # detach后还是共享变量,不过是没有grad ... Modifications to
  • pytorch中的torch.from_numpy()

    千次阅读 2021-02-27 21:40:44
    Tensor中并不储存数据,而是存储有对应numpy数组的数据指针的拷贝 import numpy as np import torch a = np.array([1,2,3]) b = torch.from_numpy(a) print("b 变化前:",b) b += 1 print("a 变化后:",a) print...
  • Python-torch.from_numpy()转换为张量

    千次阅读 2021-03-17 10:42:37
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  • import numpy as np # 图片转为字节流 img_src = cv2.imread("E:/result_data/1.jpg") img_byte = img_src.tobytes() # 字节流转为图片 nparr = np.frombuffer(img_byte, dtype=np.uint8) img_shape = img_src....
  • pytorch torch.from_numpy接口

    千次阅读 2020-05-07 22:54:15
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  • Used to standardize CT images
  • vtkimage to numpy

    2020-12-09 15:41:40
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    千次阅读 2019-10-25 12:52:42
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  • torch.from_numpy(ndarray) → Tensor Creates a Tensor from a numpy.ndarray. 从numpy.ndarray创建一个张量。 The returned tensor and ndar...
  • 简单地说,使用networkx作图,然后...从邻接矩阵生成networkx中graph类,使用from_numpy_matrix函数,详见:https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.7/reference/generated/networkx.convert.from_nu...
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    千次阅读 2018-03-09 17:28:40
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空空如也

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