背景：在学习C++编程的时候，都使用过标准库（STL）当中的swap，但更多的是swap(int,int)或 者等等一些基本的类型，发散一下是否也可以用来置换自定义的一个类型，比如说某一class（定义一个class相当于定义一个type了），先不从效率上来考虑，看看可行性如何。ps:欢迎讨论。 正文：在STL中的swap大概是这样的实现：template<typename T&g
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2024-10-29 13:41:11
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匿名页：没有文件背景的页面，如：堆栈数据段文件页的回收：将文件页回收到相应的磁盘上匿名页的回收：在磁盘上划分额外分区，磁盘设备作为交换设备，交换设备必须是块设备。swap机制：在内存不够用时，将部分内存上的数据交换到swap空间上，以便让系统不会因内存不够而导致OOM或更致命的情况。内存回收的两种情况：内核设计一个周期性回收内存的机制，不至于让系统的剩余内存长期处于很少的状态。有大于空闲内存的申请
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2024-04-12 13:05:28
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中swapaxes方法的使用。原文地址：Python numpy.swapaxes函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:17
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此函数互换数组的两个轴，对于1.10之后的NumPy版本，将返回交换数组的视图，该函数采用以下参数。
numpy....
原创
2023-10-16 20:11:39
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1、numpy中的数组（1）数组维数import numpy as nparr1d = np.arange(24).reshape(24)print('一维数组：', arr1d)arr2d = np.arange(24).reshape((4, 6))print('二维数组：\n', arr2d)arr3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4...
原创
2021-07-08 14:34:07
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ndarray对象的操作函数之np.swapaxes(a,x,y)等价于 a.swapaxes(x,y)import numpy as npa = np.arange(24).reshape((2,3,4))生成如下数组：方法理解：a.swapaxes(x,y)，是将n维数组中两个维度进行调换，其中x，y的值为a.shape值（2，3，4）元组中的索引值（下标）。承接Matlab、Python和C++的编程，机器学习、计算机视觉的理论实现及辅导，本科和硕士的均可，咸鱼交易，专.
原创
2021-08-12 22:27:00
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关于Python第三方库NumPy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，提供了多维数组和矩阵的常用操作，同时也提供了一些高效的科学计算函数。NumPy可以直接完成数组和矩阵的运算，无需循环，同时其底层运算通过C语言实现，处理速度快效率高，适用于大规模多维数组运算。pip安装NumPy库：NumPy可利用pip方法进行安装：NumPy常用函数：1.
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2024-04-01 17:48:51
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transpose()中三个轴编号的位置变化理解
transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号，垂直于a的平面即为所有平面，该平面上的数据再根据b,c相对于（0,1，2）的位置关系进行改变，下面以实例举例说明
A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形
In [8]: arr.transpose(0,1,2)
Out[8]:
array([[[ 0, 1, 2
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2019-11-07 10:38:00
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np.swapaxes numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2) arr：输入的数组 axis1：对应第一个轴的整数 axis2：对应第二个
原创
2023-10-08 11:02:48
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np.swapaxes numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
arr：输入的数组
axis1：对应第一个轴的整数
axis2：对应第二个轴的整数swapaxes函数的功能很简单，作用是直接交换两个轴 np.random.uniform借助numpy.random.uniform()方法，我们可以从均匀分布中获取随机样本，并使
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2023-07-04 17:51:47
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import cv2import numpy as npimport h5pyf = h5py.File('2016-06-08--11-46-01.h5', 'r')temp = f['X'][0] # 第0张img = temp.swapaxes(0,2).swapaxes(0,1)data = np.array(img[:,:,:])file = 'test.jpg'cv2.i
原创
2022-07-19 11:35:55
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[PyTorch]PyTorch/python常用语法/常见坑点 目录 1. make_grid()2. join与os.path.join()3. 读文件写文件4. json操作5. tensorboard使用6. python shutil.move 移动文件7. numpy.squeeze()函数8. numpy中transpose和swapaxes9. inplace操作
数组的运算与矩阵1.魔法指令2.数组的运算降维 ：x.flat(返回一个迭代器)多维数组扁平化: x.flatten()累积和：x.cumsum()累积乘积:x.cumprod()最大/最小元素位置:x.argmax()/x.argmin()将指定的轴进行交换：x.swapaxes(1,0) 或 x.swapaxes(0,1) 都可以转置:x.transpose()求和/均值/标准差/方差：su
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2024-09-02 15:29:23
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目录1 .T,适用于一、二维数组arr.T #求转置transpose 的原理其实是根据维度（shape）索引决定的，举个栗子：2. 高维数组3. swapaxes转置可以对数组进行重置，返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。对numpy数组的转置有三种方式，transpose方法、T属性以及swapaxes方法。1 .T,适用于一、二维数组arr.T #求转置In [1]: i
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2024-06-30 15:06:32
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目录1. make_grid()2. join与os.path.join()3. 读文件写文件4. json操作5. tensorboard使用6. python shutil.move 移动文件7. numpy.squeeze()函数8. numpy中transpose和swapaxes9. inplace操作10. torch.nn.MaxUnpool2d()11. pytorch lear
#转置t=np.arange(27).reshape(3,3,3)#适合低维数组(二维以内)t.T#t.transpose()t.swapaxes(1,0)
原创
2023-02-02 10:13:37
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查看形状shape改变形状reshape()展平数组ravel()和flatten()转置数组和.T增加维度减少维度squeeze()交换轴swapaxes()调整数组维度res
原创
2024-10-22 16:32:23
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翻转数组 函数描述 transpose 对换数组的维度；转置 ndarray.T 和 self.transpose() 相同；转置 rollaxis 向后滚动指定的轴 swapaxes 对换数组
原创
2023-10-08 11:11:03
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常见的数组翻转等方法函数描述transpose对换数组的维度ndarray.T转置rollaxis向后滚动指定的轴swapaxes对换数组的两个轴np.transpose()
原创
2022-08-26 10:32:27
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Numpy中数组操作修改数组形状numpy.reshapenumpy.ndarray.flatnumpy.ndarray.flattennumpy.ravel翻转数组numpy.transposenumpy.rollaxisnumpy.swapaxes修改数组维度numpy.broadcastnumpy.broadcast_tonumpy.expand_dimsnumpy.squeeze连接数组
