我得到了(30, 256, 256)
大小的ML算法的分割掩码张量。问题是,其中某些条目为零矩阵,因此我必须将它们过滤掉。现在,我正在使用基于np.array_equal函数的朴素的基于循环的技术来手动将其过滤掉。
是否有一种方法可以使用一些花哨的索引以NumPy的方式更有效地做到这一点?
答案 0 :(得分:1)
只需遍历您的矩阵,然后使用函数count_non_zero()
有效地检查矩阵是否为零矩阵。
import numpy as np
for matrix in tensor:
if np.count_nonzero(matrix) != 0:
#keep in your tensor
else:
#remove from your tensor
答案 1 :(得分:1)
如果var Question = function (question, answer, correctAnswer) {
this.question = question;
this.answer = answer;
this.correctAnswer = correctAnswer;
}
var quesArray = [];
quesArray.push(new Question('Is java script instresting?', ['yes', 'no', 'TBD'], 0));
quesArray.push(new Question('Who is the course teacher?', ['Mark', 'Jane', 'Jonas'], 3));
quesArray.push(new Question('What do u thing about codding? ', ['Fedup', 'Interesting', 'Okay'], 2));
function iterate(answer) {
return answer.join('\n');
}
function randQuestion() {
var rand = Math.floor(Math.random() * 3);
var ques = quesArray[rand];
console.log(ques.question + '\n' + iterate(ques.answer));
}
randQuestion();
是您的数组,则可以
a