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在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时，需要实现这样的功能：
numpy里面，对于N*4的数组，要实现对于每一行，如果第3列和第1列数值相等或者第2列和第0列数值相等，就删除这一行，要返回保留下来的numpy数组 shape M*4
对于numpy数组的操作要尽量避免for循环，因为numpy数组支持布尔索引。
import numpy as np a1=np.array( [1,0,1,5] ) a2=np.array( [0,8,5,8] ) center=np.random.randint(0,10,size=(3,4)) # print(a1.shape,a2.shape,center.shape) b=np.vstack((a1,center,a2)) '''
numpy vstack 所输入的参数必须是list或者tuple的iterable对象，在竖直方向上进行数组拼接
其中list或者tuple中的每个元素是numpy.ndarray类型
它们必须具有相同的列数，拼接完成后行数增加
numpy hstack 在水平方向上进行数组拼接
进行拼接的数组必须具有相同的行数，拼接完成后列数增加
''' print(b.shape,b) out=b[b[:,3]!=b[:,1]] out2=out[out[:,2]!=out[:,0]] print(out2.shape,out2) ''' (5, 4) [[1 0 1 5] [6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1] [0 8 5 8]] (3, 4) [[6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1]] ''' b1=a1.reshape(-1,1) b2=a2.reshape(-1,1) before_list=[] before_list.append(b1) before_list.append(center.reshape(4,3)) before_list.append(b2) out3=np.hstack(before_list) print(out3.shape)#(4, 5)
以上这篇numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。