east學習小函式的最後一部分，今天寫這部分的最後一張，這三篇的目的都是讓大家免於在讀 east函式的時候四處查詢，算是方便大家吧，話不多說進入正題。
np.linalg.norm(求範數)
x_norm=np.linalg.norm(x,
ord=
none
, axis=
none
, keepdims=
false
)
np.newaxis的作用就是在這一位置增加乙個一維，這一位置指的是np.newaxis所在的位置，比較抽象，需要配合例子理解。
x1 = np.array([1
,2,3
,4,5
])# the shape of x1 is (5,)
x1_new = x1[
:, np.newaxis]
# now, the shape of x1_new is (5, 1)
# array([[1],
# [2],
# [3],
# [4],
# [5]])
x1_new = x1[np.newaxis,:]
# now, the shape of x1_new is (1, 5)
# array([[1, 2, 3, 4, 5]])
>>
> a = np.arange(6)
.reshape(2,
3)>>
> a
array([[
0,1,
2],[
3,4,
5]])
>>
> np.argmin(a)
0>>
> np.argmin(a, axis=0)
array([0
,0,0
])>>
> np.argmin(a, axis=1)
array([0
,0])
dot()返回的是兩個陣列的點積(dot product)
最後這就是eastmodel和icdar用到大多數函式。還是向各位前輩致以誠摯的謝意。
EAST 學習小函式雜燴（2）
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Python3 函式小練習
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