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試圖了解NumPy的linalg.norm方法

試圖了解NumPy的linalg.norm方法

慕桂英3389331 2021-03-08 16:24:29
我不明白這段代碼在做什么。X是一個矩陣,它的每一行都是圖像的特征向量。規(guī)范做什么?   # Take an eigenvector and make it into an image    def vecToImage(x, size = lfw_imageSize):      im = x/np.linalg.norm(x)      im = im*(256./np.max(im))      im.resize(*size)      return im
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達令說

TA貢獻1821條經(jīng)驗 獲得超6個贊

關(guān)于此事的文件很清楚。您將無參數(shù)ord傳遞給linalg.norm(),因此您獲得了Frobenius范數(shù)。

該代碼似乎是通過除以范數(shù)來規(guī)范化輸入。然后,似乎很難進行縮放以具有8位顏色值。但是代碼的縮放范圍是0到256,而不是0到255。

但是,第一步對我而言似乎毫無意義。該代碼可以簡單地讀取為:

im = x*(256./np.max(x))

但也許應(yīng)該是255,而不是256。

由于這里沒有上下文,因此我不愿意指出代碼是錯誤的。只有您才可以決定這一點,因為只有您知道上下文。


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反對 回復(fù) 2021-03-27
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