1.1 立方体嵌入球 我们先将一个立方体与一个球简单地组合在一起。创建一个立方体对象，然后创建一个均位于原点的球体。然后使球体成为立方体的子级。在默认比例下，球体隐藏在立方体内部。...再将两个对象的材质设置为所有其他形状使用的相同白色材质。然后将其变成预制件。 1.2 复合胶囊体 通过组合三个旋转的胶囊可以制成更复杂的形状。从默认胶囊开始，然后给它两个子胶囊。...让我们使复合形状的每个部分都有其自己的颜色。 为了支持每个形状多种颜色，同时仍然能够正确保存它，我们必须将颜色字段替换为颜色数组。...形状Awake时应创建该数组，其长度应与meshRenderers数组的长度相同。因此，我们再次需要一个Awake方法。 ? 通过SetColor配置颜色时，还必须设置colors数组的所有元素。...保持相同的材质，但确保仅引用三个复合形状的预制件。将其命名为Composite Shape Factory。将原始工厂重命名为Simple Shape Factory并从中删除复合预制引用。 ? ?
点击"插入→形状"，然后在幻灯片中依次插入一个圆形(插入的同时按住Shift键，这样调整大小时可以始终保持正圆形)、圆角矩形(同时在圆角矩形下方叠加一个矩形，将它作为人体的肩膀和中部区域)，最下方插入一个矩形...操作同上，将其他图片依次按照矩形比例图示进行裁剪和配色，然后将裁剪的图片组合在一起。最后添加上文案说明，这样就可以通过一条三文鱼图片来更直观表示各大洲市场的消费占比了。...同上再插入一个圆形(颜色选择无填充)，接着将上述描绘完成的QQ形状叠加到圆形的上面，使得圆形的大小可以完全覆盖QQ形状，同时将两个形状轮廓的颜色都设置为白色。...接着点击图表，去除网格线、图标标题、图例等不需要的元素，将边框设置为"无线条"。依次选中其他占比数据，将其填充颜色设置为白色，将QQ占比的颜色设置为蓝色填充。...把上述准备好的结合形状叠加到上述图表上方，同时调整形状的大小，使得形状的圆形正好覆盖饼图，接着选中形状切换到"绘图→形状填充"，将其颜色填充为和幻灯片背景相同的绿色，同时设置其轮廓为无，这样形状就会覆盖上述的饼图的外缘区域
在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 在 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。
Array的形态操作-numpy更改数组的形状与数组堆叠 修改ndarray.shape属性 .shape · reshape() ： 改变array的形态 可以通过修改shape属性，在保持数组元素个数不变的情况下...([[1, 2], [3, 4]]) >>> a array([1, 2, 3, 4]) 数组a和d其实共享数据存储内存区域，因此修改其中任意一个数组的元素都会同时修改另外一个数组的内容！...，其作用就像垂直组合一样。 ... 当使用ufunc函数对两个数组进行计算时，ufunc函数会对这两个数组的对应元素进行计算，因此它要求这两个数组的形状相同。 ...输出数组的shape属性是输入数组的shape属性的各个轴上的最大值。如果输入数组的某个轴的长度为1或与输出数组的对应轴的长度相同时，这个数组能够用来计算，否则出错。
串联是将两个或多个字符串、数组或其他数据结构组合成单个实体的过程。它涉及将两个或多个字符串或数组的内容连接在一起以创建新的字符串或数组。 有多种方法可以连接两个二维 NumPy 数组。...方法 1：使用 np.concatenate（） np.concatenate（） 函数将数组序列作为其第一个参数，该参数可以是元组、列表或任何包含要连接的数组的可迭代对象。...请注意，我们指定 axis=1 来水平连接数组，并且生成的串联数组与输入数组具有相同的行数。...生成的串联数组 arr3 包含来自 arr1 和 arr2 的所有元素，这些元素垂直排列。请注意，我们指定 axis=0 来垂直连接数组，并且生成的串联数组具有与输入数组相同的列数。...结果数组的形状为 （m+n， k），其中 m 和 n 是输入数组中的行数，k 是列数。
有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。
在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。
在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。
element-wise porduct print(x / y) [3. 5. 7.] [-1. -1. -1.] [ 2. 6. 12.] [0.5 0.66666667 0.75 ] 当x和y的元素个数相同时...如果元素个数不同，程序就会报错。所以元素个数保持一致非常重要。...另外，对应元素的英文是element-wise，比如“对应元素的乘法”就是element-wisse product NumPy数组也可以和单一的数值（标量）组合起来进行运算。...B被巧妙地变成了和二维数组A相同的形状，然后再以对应元素的方式进行计算。...(row) [51 55] [14 19] [0 4] # 使用数组访问各个元素 X = X.flatten() # 将X转换为一维数组 print(X) [51 55 14 19 0 4] X[np.array
例如，如果我们的张量是三维的，但是我们使用了四个索引来访问其中的元素，就会导致该错误的出现。张量形状不匹配：我们在操作张量时，可能会将不同维度的张量混淆在一起。...如果张量是三维的，那么我们应该使用三个索引来访问其中的元素。如果索引数量不正确，我们需要根据具体情况进行修正。张量形状匹配：确保在进行张量操作时，所使用的张量具有相同的形状。...整数数组索引：我们可以使用整数数组来指定要访问的元素的位置。整数数组的形状应与要访问的元素的形状相匹配。例如：tensor[[1, 3, 5]]可以访问索引为1、3和5的元素。...修改张量的值：我们可以使用索引操作来修改张量中的元素值。例如：tensor[0] = 5可以将张量的第一个元素设置为5。...需要注意以下几点：张量是不可变的，意味着一旦创建就不能更改其形状或元素。索引操作可以看作是返回了一个新的张量，在新的张量上进行修改。张量索引的结果是原始张量视图的引用，而不是副本。
这个错误通常发生在执行需要输入数组具有相同大小和通道数的操作时。本文将探讨此错误的常见原因，并讨论如何解决它。...检查数组形状首先，请确保您使用的输入数组具有相同的形状。如果数组具有不同的维度，您可能需要调整它们的形状或大小以匹配。您可以使用cv2.resize()或cv2.reshape()函数调整数组的形状。...接下来，我们使用cv2.hconcat()函数将两个图像水平拼接在一起，得到result图像。 最后，我们使用cv2.imshow()函数显示拼接后的图像，按下任意按键后关闭窗口。...例如，对于一张大小为400x600像素的彩色图像，其数组形状可以表示为(400, 600, 3)，其中3代表RGB通道的数量。...对于一张大小为200x200像素的灰度图像，其数组形状可以表示为(200, 200, 1)，其中1代表灰度通道的数量。 数组形状不仅可以表示图像的尺寸和通道数量，还可以表示更高维度的数据结构。
NumPy 数组堆叠与组合概述 在 NumPy 中，数组堆叠和组合主要包括以下几类操作： 水平堆叠（Horizontal Stacking）：沿水平方向将数组进行拼接。...块组合（Block Combination）：通过 block 方法实现复杂的组合结构。 水平堆叠 水平堆叠是指沿数组的列方向（轴 1）将多个数组拼接在一起。...垂直堆叠 垂直堆叠是指沿数组的行方向（轴 0）将多个数组拼接在一起。NumPy 提供了 vstack 函数用于实现垂直堆叠。...，将每个数组的对应元素合并到一起。...总结 NumPy 提供了丰富的数组堆叠与组合方法，包括水平堆叠、垂直堆叠、深度堆叠和基于轴的拼接，同时支持块组合和数组分割操作。通过灵活应用这些方法，可以高效地对数组进行各种结构调整。
通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。...这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状发生了改变，但其元素值并没有变。注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。...这种机制的工作方式如下： 通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状； 对生成的数组执行按元素操作。 ...为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同，使用zeros_like来分配一个全 0 的块。...torch张量和numpy数组将共享它们的底层内存，就地操作更改一个张量也会同时更改另一个张量。
在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。...这等价于两个数组元素集合的差集。 ?
在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...返回数组中不在另一个数组中的独有元素。...这等价于两个数组元素集合的差集。
，形状需要满足“NHWC”原则，即(N, height, width, channels) 也可以是一个由3D numpy数组组成的列表list，3D numpy数组的形状需要满足(height, width..., channels) 对于灰度图像，其形状必须满足(height, width, 1) 并且所有的图像必须是numpy数组的uint8格式，数值需要是在0-255之间。...在使用多种图像增强技术时，可以使用imgaug中类似keras和Pytorch中Sequential方法，将多种增强技术拼接在一起。...Crop()默认会保持输入图像的尺寸，如果将keep_size=False,输入输出的尺寸将可能会发生变化。即该参数表示是否保持图像尺寸一致。...BGR模式； 单/多张图像如何利用一/多种图像增强方法； 如何将不同尺寸的图像组合在一起进行图像增强。
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