學習筆記 記錄一些我接觸過的函式）

import numpy as np

a=np.arange(36)
.reshape(6,
6)print
(a,'\t'
,a.shape)
b=np.zeros_like(a)
print
(b,'\t'
,b.shape)

在進行予以分割的過程當中可以用這個函式進行製作mask

顯示結果：

[[ 0 1 2 3 4 5]

[ 6 7 8 9 10 11]

[12 13 14 15 16 17]

[18 19 20 21 22 23]

[24 25 26 27 28 29]

[30 31 32 33 34 35]] (6, 6)

[[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]] (6, 6)

在使用這兩種函式的時候要注意的是：open()返回的形式是乙個img的形式，而imread函式返回的是乙個array的形式

在進行資料的處理當中，用np.array(open(image_path)),轉化成array的形式

該函式的作用刪除指定的維度，但是所指定的維度必須是單維度的，否則會報錯，當axis為預設值時，該函式則表示，刪除a中所有為1 的維度

在進行予以分割的時候進行使用，模型的輸出是乙個（1，… , …, …)的四維形式，所以會把批次維度去掉，進行視覺化的操作

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