Разное

X shape: Ваш браузер устарел — Москва

Head X-Shape MTX (2013). Горные лыжи 2013. SKI.Каталог: описание, тесты, отзывы.


Head | назначение

  • Универсальные (4)

  • Экспертные универсальные (2)

  • Карвинг (7)

  • Экспертный карвинг (6)

  • Фрирайд (5)

  • Фристайл (7)

  • Слалом (3)

  • Слалом-гигант (4)

  • Скоростной спуск (3)

  • Женские (9)

  • Юниорские (9)

  • Лыжи для детей (5)

  • Короткие лыжи (1)

  • Для проката (9)

Текущий рейтинг (0 / 0) Закладки|Сравнение

+ — 0


Head X-Shape MTX

Head X-Shape MTX

Эта же модель:

Похожие модели:

Назначение:

• Карвинг• другие бренды в этой категорииAK Skis (8)Aluflex (1)Antra (1)Atomic (5)AZ Atelier (4)Blizzard (7)Blossom (3)Bluemoris (1)Bogner (1)Bohême (1)Bottero (3)BxB (5)Carpani (5)Core (1)CoreUPT (1)Duret (1)Dynamic (2)Dynastar (5)Edelwiser (1)Elan (7)Fida (3)Fischer (4)FreeSport (2)GafSki (2)Haiden (3)Hart (1)Hendryx (1)IDone (2)Idris (1)Kei-Ski (2)Kessler (2)Klint (1)Kneissl (4)Lusti (7)Megawave (2)Movement (1)Nordica (1)Ogasaka (6)Pale (1)Palmer (2)Raccoon (2)Ramp (2)Rossignol (14)RTC (5)Salomon (3)Schärhorn (3)Shaggys’s (1)SkiLogik (2)Snoday (1)Snowrider (2)Sporten (5)Stöckli (1)StormSkis (4)Swallow (6)Völkl (5)Virus (2)Vist (1)Volant (4)Wed’ze (1)Zai (4)Zweydingers (3)

Геометрия:

125-72-109

Радиус бокового выреза:

12.9m (170)

Ростовки:

149, 156, 163, 170, 177

Вес:

n/a

Сайт производителя:

http://www.head.com/

Особенности конструкции:

Описание производителя:

Отзывы тестеров, райдеров, спортсменов:

Рекомендуемая цена:

Где купить:

Отзывы о лыжах Head X-Shape MTX (2013)

Для того, чтобы добавить свой отзыв, вы должны быть авторизованы на сервере

Войти и оставить свой отзыв Войдите через социальные сети

При ПЕРВОМ использовании других учетных записей Вам будет автоматически присвоено имя пользователя @RASC.RU на основании данных, представленных вашей учетной записью. Если оно Вам не понравится, после авторизации Вы сможете изменить его на другое. Изменив пароль в своем профиле в дальнейшем Вы по желанию можете использовать учетную запись RASC.RU для авторизации.

Или используйте авторизацию пользователя @RASC.RU

© RASC.RU — информационно-аналитический сайт о горных лыжах, 1995-2022

Перевод Pentatonix — Despacito x Shape of You и текст песни

Come on over in my direction
So thankful for that, it’s such a blessin’, yeah
Turn every situation into heaven, yeah
Oh-oh, you are
My sunrise on the darkest day
Got me feelin’ some kind of way
Make me wanna savor every moment slowly, slowly

Tú, tú eres el imán y yo soy el metal
Me voy acercando y voy armando el plan
Sólo con pensarlo se acelera el pulso (oh yeah)
Ya, ya me está gustando más de lo normal
Todos mis sentidos van pidiendo más

Esto hay que tomarlo sin ningún apuro
Despacito
Quiero respirar tu cuello despacito
Deja que te diga cosas al oído
Para que te acuerdes si no estás conmigo
Despacito
Quiero desnudarte a besos despacito
Firmo en las paredes de tu laberinto
Y hacer de tu cuerpo todo un manuscrito
The club isn’t the best place to find a lover
So the bar is where I go
Me and my friends at the table doing shots
Drinking fast and then we talk slow (despacito)
And you come over and start up a conversation with just me
And trust me I’ll give it a chance now
Take my hand, stop, put Van the Man on the jukebox
And then we start to dance, and now I’m singing like
Girl, you know I want your love

Your love was handmade for somebody like me
Come on now, follow my lead
I may be crazy, don’t mind me
Источник teksty-pesenok.ru
Say, boy, ya no hablemos no
Toma mi cuerpo y flotalo contra ti
Ven y sigue hasta el fin
Ven, ven y sigue hasta el fin
Hm hm hm
I’m in love with the shape of you
We push and pull like a magnet too
Although my heart is falling too
I’m in love with your body
Last night you were in my room
And now my bed sheets smell like you
Every day discovering something brand new
I’m in love with the shape of you
I’m in love with your body
Despacito

This is how we do it down in Puerto Rico
I just wanna hear you screaming, «¡Ay, Bendito!»
I can move forever cuando esté contigo
¡Bailalo!
Pasito a pasito, suave suavecito
Nos vamos pegando, poquito a poquito
Cuando tú me besas con esa destreza
Veo que eres malicia con delicadeza
(Come on be my baby) come on
I’m in love with the shape of you (bailalo)
We push and pull like a magnet do (despacito)
Although my heart is falling too (pasito a pasito)
I’m in love with your body (suave suavecito)
Last night you were in my room (bailalo)
And now my bed sheets smell like you (despacito)
Every day discovering something brand new (ooh)
I’m in love with your body
Despacito
Come on be my baby
Oh yeah

Приходите в мою сторону
Так благодарен за это, это такое благословение, да
Превратите каждую ситуацию в рай, да
о-о, ты
Мой рассвет в самый темный день

Я почувствовал какой-то способ
Заставьте меня хотеть смаковать каждую минуту медленно, медленно
Ты, ты магнит, и ты металлический
Я приближаюсь, и я собираю план
Просто подумав, что он ускоряется до пульса (о да)
ты, ты мне нравишься больше обычного
Все мои чувства просят больше

Это нужно сделать, не спеша
Медленно
Я хочу медленно выдохнуть шею
Позвольте мне рассказать вам вещи на вашем ухе
Так что вы можете вспомнить, если вы не со мной
Медленно
Я хочу разд*ться поцелуями медленно
Я подписываюсь на стенах вашего лабиринта
И сделайте все свое тело рукописью
Клуб не лучшее место, чтобы найти любовника
Итак, бар, куда я иду
Я и мои друзья за столом делают снимки
Пить быстро, а затем мы говорим медленно (медленно)
и вы едите и начинаете разговор с меня
и поверь мне, я дам ему шанс сейчас
Возьми меня за руку, остановись, поставь Ван человека на музыкальный автомат
и тогда мы начинаем танцевать, и теперь я пою, как
девушка, ты знаешь, я хочу твою любовь

Твоя любовь была сделана вручную для кого-то вроде меня
Давай, следуй моему примеру
Я могу быть сумасшедшим, не против меня
Источник teksty-pesenok.ru
Скажите, мальчик, не будем говорить
Возьмите мое тело и поместите его против вас
Приходите и следуйте до конца
Приходите, идите, идите до конца
Hm hm hm
Я влюблен в тебя
Мы толкаем и тянем как магнит тоже
Хотя мое сердце тоже падает
Я влюблен в ваше тело
Вчера вечером вы были в моей комнате
и теперь мои простыни пахнут, как вы
Каждый день открывая что-то новое
Я влюблен в тебя
Я влюблен в ваше тело
Медленно

Вот как мы это делаем в Пуэрто-Рико
Я просто хочу услышать, как вы кричите: «О, Блаженный!»
Я могу двигаться вечно, когда я с тобой
Bailalo!
Шаг за шагом, мягкая мягкая
Мы понемногу торчим
Когда ты целуешь меня с этим умением
Я вижу, что ты злой уловкой
(Давай, будь моей малышкой)
Я влюблен в тебя (танцуй)
Мы толкаем и тянем, как магнит (медленно)
Хотя мое сердце тоже падает (понемногу)
Я влюблен в ваше тело (мягкое мягкое)
Вчера вечером вы были в моей комнате (танец)
и теперь мои простыни пахнут, как вы (медленно)
Каждый день, открывая что-то совершенно новое (о)
Я влюблен в ваше тело
Медленно
Давай, будь моей малышкой
о да

отзывы, фото и характеристики на Aredi.ru

1.​​Ищите по ключевым словам, уточняйте по каталогу слева

Допустим, вы хотите найти фару для AUDI, но поисковик выдает много результатов, тогда нужно будет в поисковую строку ввести точную марку автомобиля, потом в списке категорий, который находится слева, выберите новую категорию (Автозапчасти — Запчасти для легковых авто – Освещение- Фары передние фары). После, из предъявленного списка нужно выбрать нужный лот.

2. Сократите запрос

Например, вам понадобилось найти переднее правое крыло на KIA Sportage 2015 года, не пишите в поисковой строке полное наименование, а напишите крыло KIA Sportage 15 . Поисковая система скажет «спасибо» за короткий четкий вопрос, который можно редактировать с учетом выданных поисковиком результатов.

3. Используйте аналогичные сочетания слов и синонимы

Система сможет не понять какое-либо сочетание слов и перевести его неправильно. Например, у запроса «стол для компьютера» более 700 лотов, тогда как у запроса «компьютерный стол» всего 10.

4. Не допускайте ошибок в названиях, используйте​​всегда​​оригинальное наименование​​продукта

Если вы, например, ищете стекло на ваш смартфон, нужно забивать «стекло на xiaomi redmi 4 pro», а не «стекло на сяоми редми 4 про».

5. Сокращения и аббревиатуры пишите по-английски

Если приводить пример, то словосочетание «ступица бмв е65» выдаст отсутствие результатов из-за того, что в e65 буква е русская. Система этого не понимает. Чтобы автоматика распознала ваш запрос, нужно ввести то же самое, но на английском — «ступица BMW e65».

6. Мало результатов? Ищите не только в названии объявления, но и в описании!

Не все продавцы пишут в названии объявления нужные параметры для поиска, поэтому воспользуйтесь функцией поиска в описании объявления! Например, вы ищите турбину и знаете ее номер «711006-9004S», вставьте в поисковую строку номер, выберете галочкой “искать в описании” — система выдаст намного больше результатов!

7. Смело ищите на польском, если знаете название нужной вещи на этом языке

Вы также можете попробовать использовать Яндекс или Google переводчики для этих целей. Помните, что если возникли неразрешимые проблемы с поиском, вы всегда можете обратиться к нам за помощью.

Велосипед Head X-Shape 1 (2014)

Производитель: Head

год: 2014

рама: Good Turn — Alu 6061 DB

Обода: Remerx — Master Disc, blk

Покрышки: Schwalbe — Rapid Rob 26×2,25 x 2ks

Производство: Австрия, Италия, Чехия

Размеры выпускаемые: 41, 46, 51, 55

Разработка: Австрия, Нидерланды

Ручки тормозов: WSE — Tektro HDC300 180/8

Тормоза: WSE — Tektro Gemini

Цвета выпускаемые: черный матовый/оранжевый

Вилка: Suntour XCM HLO

руль: WSE — Kaloy HB-RB12, 680mm

вынос: WSE — Kaloy AS007, 90/110mm

цепь: KMC — Z99, 9s

система: Shimano — FCM391

каретка: WSE — Chin Haur 118

педали: Wellgo — LU 964

передняя втулка: Sram — 306, blk

задняя втулка: Sram — 306, blk

спицы: WSE — stainless blk

седло: Velo — VLG 185

подседельный штырь: WSE — Kaloy SP-620, 350/31,6

кассета: Shimano — CSHG20, 9s, 11-32

передний переключатель: Shimano — Altus FDM371L6, 9s

задний переключатель: Shimano — Deore RDM592SGS, 9s

манетки: Shimano — Altus SLM370RAL + SLM370LBL, 3×9

рулевая колонка: Good Turn — NECO h498

максимальный вес велосипедиста: 130 кг.

Рама: Алюминий

Вес: 13.8 кг.

Вилка: Пружинно-масляная

Диаметр колес: 26″

Задний перекл: Shimano — Deore RDM592SGS, 9s

Обода: Двойные

Скорости: 27

Тормоза: Дисковые гидравлические

Ход вилки: 100

python — x.shape [0] против x [0] .shape в NumPy

Допустим, у меня есть массив с

x.shape = (10,1024)

Когда я пытаюсь напечатать x [0] .shape

x[0].shape

Печатает 1024

И когда я печатаю x.shape [0]

x.shape[0]

Печатает 10

Я знаю, что это глупый вопрос, и, может быть, есть еще один вопрос, как этот, но может кто-нибудь объяснить мне?

13

Kevin Chandra 7 Янв 2018 в 08:27

3 ответа

Лучший ответ

x — это двумерный массив, который также можно рассматривать как массив одномерных массивов, имеющий 10 строк и 1024 столбца. x[0] — это первый 1D подмассив, который содержит 1024 элемента (в x есть 10 таких 1D подмассивов), и x[0].shape дает форму этого подмассива, что происходит быть 1-кортежем — (1024, ).

С другой стороны, x.shape является 2-кортежем, который представляет форму x, которая в данном случае является (10, 1024). x.shape[0] дает первый элемент в этом кортеже, который 10.

Вот демонстрация с некоторыми меньшими числами, которая, надо надеяться, будет легче понять.

x = np.arange(36).reshape(-1, 9)
x

array([[ 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]])

x[0]
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x[0].shape
(9,)

x.shape
(4, 9)

x.shape[0]
4

5

cs95 7 Янв 2018 в 05:31

x[0].shape дает вам длину первого ряда. x.shape[0] дает вам первый компонент измерений ‘x’, 1024 строки на 10 столбцов.

2

Joshua R. 7 Янв 2018 в 05:33

x[0].shape даст длину 1-й строки массива. x.shape[0] даст количество строк в массиве. В вашем случае он выдаст вывод 10. Если вы введете x.shape[1], он выведет число столбцов, т.е. 1024. Если вы введете x.shape[2], это выдаст ошибку, так как мы работаем на 2-м массиве, и мы вне индекса. Позвольте мне объяснить вам все случаи использования формы с помощью простого примера, взяв двумерный массив нулей размерности 3×4.

import numpy as np
#This will create a 2-d array of zeroes of dimensions 3x4
x = np.zeros((3,4))
print(x)
[[ 0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.]]

#This will print the First Row of the 2-d array
x[0]
array([ 0.,  0.,  0.,  0.])

#This will Give the Length of 1st row
x[0].shape
(4,)

#This will Give the Length of 2nd row, verified that length of row is showing same 
x[1].shape
(4,)

#This will give the dimension of 2-d Array 
x.shape
(3, 4)

# This will give the number of rows is 2-d array 
x.shape[0]
3

# This will give the number of columns is 2-d array 
x.shape[1]
3

# This will give the number of columns is 2-d array 
x.shape[1]
4

# This will give an error as we have a 2-d array and we are asking value for an index 
out of range
x.shape[2]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-4b202d084bc7> in <module>()
----> 1 x.shape[2]

IndexError: tuple index out of range

3

Stephen Rauch 22 Сен 2018 в 02:35

Объяснение форм тела — Песочные часы в форме X — Стиль наизнанку

Определение формы X (песочные часы)

Тело X-образной формы имеет относительно одинаковый размер плеч и бедер и выраженную талию. Самая широкая часть тела — это бедра, а не низ, если смотреть спереди. Это определяющий момент в различении двух форм тела в виде песочных часов (8 и X). Вы можете узнать больше об этом здесь и посмотреть фотографии, чтобы сравнить себя с ними.

Бюст X-образной формы

Размер бюста может быть большим, средним или маленьким.Бюст не является фактором формы тела (это вариация тела). Это костная структура плеч , талии и бедер, а не бюста, талии и бедер!

Х-образная талия

Талия более чем на 9 дюймов меньше, чем бедра или плечи, и также должна выглядеть значительно меньше, если смотреть спереди. Если у вас выступающий низ, у вас могут быть измерения определенной талии, но не внешний вид определенной талии, поэтому это число является лишь приблизительным ориентиром, поскольку оно действительно зависит от того, как ваше тело удерживает вес.Но ваша талия должна выглядеть значительно меньше, чем бедра и плечи.

Бедра Х-образной формы

Бедра наиболее широки в верхней части бедра и имеют пологий наклон наружу от талии к бедрам. Если вы не уверены, посмотрите этот пост, в котором есть изображения, показывающие разницу между бедром X и 8 Shape.

При ощупывании задней поверхности бедра от талии рука должна плавно скользить вниз, на высоком уровне бедра нет «полочки».

Что надеть X Shape

  • Ищите юбки А-силуэта или расклешенные юбки.
  • Платья с запахом
  • идеально подходят для вашей фигуры, поскольку они подчеркивают вашу талию и должны плавно облегать ваши изгибы.
  • Джинсы Bootleg
  • лучше всего смотрятся на вас, так как они уравновешивают бедра, убедитесь, что они не слишком сужаются в колене, а ниспадают от бедер до колен более прямо, а кромка слегка расклешена.
  • Брюки должны быть либо прямыми, либо укороченными, широкие штанины тоже подойдут, если у вас длинные ноги. Складка по центру сделает ваши ноги стройнее и удлинит их. Сверхтонкие ноги — не лучший друг, попробуйте носить удлиненный кардиган, который ниспадает от бедер до середины бедра с этими стильными джинсами.
  • Добавьте детали к верхней части тела и оставьте его простым и свободным от деталей в нижней части тела, особенно вокруг бедер, поэтому никаких накладных карманов на джинсах или брюках, никаких больших карманов на бедрах на куртках или пальто и никаких манжет на штаны.
  • Если вы хотите носить узор на нижней половине, например юбку с принтом, ищите модель с более плотным или насыщенным принтом, затем возьмите более светлый или яркий цвет из рисунка и наденьте его на топ.
  • Чтобы одеть свое тело Х-образной формы, ищите юбки А-силуэта, предметы одежды, подчеркивающие талию – демонстрируйте, что у вас тонкая талия, расширяйте плечи и привлекайте внимание к лицу, надевая более широкие вырезы, такие как широкие V-образные, квадрат, совок и лапочки.
  • Топы и жакеты должны заканчиваться вокруг талии, бедра (или высокого бедра). Если вы носите более длинные топы, они привлекут внимание к размеру ваших бедер и сделают их больше.
  • Пальто должно заканчиваться выше колена, если у вас не длинные ноги. Ищите модели с незаметными карманами в швах куртки и приталенные на талии.

Библия формы тела: как одеваться с фигурой X

 

Узнайте свою форму тела и загрузите бесплатную Библию формы тела – пройдите тест прямо здесь.

Если вам нужно мое профессиональное мнение о вашей фигуре, вы можете получить его в рамках моей программы «7 шагов к стилю» (вместе с анализом цвета, так как это программа для полного изображения).

Вы песочные часы, но другого типа? Узнайте больше о песочных часах 8 Shape здесь.

 Другие советы по фигуре

Что на самом деле говорит вам знание формы вашего тела?

Простое руководство по выбору брюк, подходящих для вашей фигуры

Как носить колонку цвета для вашей фигуры

Как выбрать купальный костюм для вашего типа фигуры

Где заканчивать топы

Подробнее о том, как определить форму тела

Как создавать узоры на нижней половине тела — формы X и A

форм тела в реальной жизни — X — стиль наизнанку

Типы тела X (фигура песочных часов) имеют определенную талию, но их плечи и бедра имеют одинаковую ширину (в отличие от A, у которого бедра шире, чем плечи).От талии к бедрам более длинный и прямой наклон (в отличие от высокой полки в форме восьмерки).

Вы можете видеть, что форма X имеет гораздо более низкую самую широкую точку, чем форма 8.

X-формы часто длиннее тела, но длина может варьироваться (как и все формы тела, есть множество вариантов)

Некоторые X по мере набора веса начинают терять выраженную талию и приобретают более H-образную форму. Другие сохранят более четкую талию и станут более похожими на А-форму.

Как одеться для фигуры X:

  • Все для того, чтобы подчеркнуть вашу прелестную талию. Ношение бюстгальтера с хорошей поддержкой поможет увеличить талию и сделать ее более четкой. Не забывайте регулировать бретельки бюстгальтера каждые 3 или 4 стирки.
  • Не бойтесь подворачиваться и пристегиваться.
  • Попробуйте носить ремни поверх кардиганов и жакетов, а также поверх топов.
  • Платье с запахом идеально вам подойдет. Платья в целом могут действительно улучшить вашу женственную фигуру. От платьев-футляров до платьев-рубашек — примерьте их по размеру.
  • Джинсы
  • Bootleg идеально подходят для вашей фигуры. Если вы хотите носить джинсы скинни, наденьте поверх них сапоги до колен, чтобы сбалансировать, или тунику до середины бедра.
  • Избегайте образования складок и потертостей на джинсах.
  • Следует избегать накладных карманов на брюках или пальто.
  • Избегайте джинсов с низкой посадкой – обычно Х-образная форма имеет более длинную посадку и нуждается в более высокой посадке, чтобы, когда они садятся, их нижнее белье не было видно.
  • Вы часто обнаружите, что широкий пояс сидит на талии лучше, чем узкий.
  • А-силуэта — ваш друг — будь то платье или юбка. Убедитесь, что ткань имеет как можно более мягкую драпировку, чтобы она не сидела жестко на вашем теле.
  • Юбки со складками и сборками, ниспадающими от низкого бедра, смотрятся эффектно.
  • Вы часто обнаружите, что наиболее привлекательными являются более открытые вырезы, они привлекают внимание к вашему лицу.
  • Формы с канавками и воронками могут работать хорошо. Ищите ткани с некоторым весом (но не жесткостью), которые не цепляются.
  • Держите топы чуть ниже высокой бедренной кости, не стягивайте топы вниз, чтобы скрыть низ или бедра, так как это на самом деле привлечет к ним больше внимания.
  • Более темный низ и светлый верх льстят вам больше, чем наоборот.
  • Вы, вероятно, обнаружите, что юбки, которые заканчиваются вокруг колена, являются наиболее выигрышной длиной.
  • Однобортные жакеты выглядят более выигрышно, чем двубортные. Избегайте тех, которые заканчиваются прямо под низом, держите их либо короче, либо на 3/4 длины.
  • У многих фигур X более короткие ноги, и им будет трудно купить брюки, которые не тянутся через промежность. Юбки часто лучше подходят для вашей фигуры, особенно если у вас более длинный рост.
  • Чтобы удлинить ноги при ношении брюк, подберите цвет обуви к брюкам и держите подол как можно длиннее, не волочась по земле. Укороченные брюки не так красиво смотрятся на фигуре.
  • Складки на передней части брюк также помогут удлинить ноги.
  • Ищите джинсы с вертикальным плетением.
  • Квадратные формы не подходят вашему телу.

Знаменитости с X-образным телом включают Ферги, Холли Берри и Скарлетт Йоханссон.

Чтобы узнать больше о том, как одевать фигуру X, читайте здесь.

Почтовая навигация

Неконтролируемая идентификация внутренних состояний, которые формируют естественное поведение

  • Берман, Г. Дж. Измерение поведения по разным шкалам. БМС Биол. 16 , 23 (2018).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Калхун, А. Дж. и Мурти, М. Количественная оценка поведения для решения сенсомоторных преобразований: успехи червей и мух. Курс. мнение Нейробиол. 46 , 90–98 (2017).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Эгнор, С.Э.Р. и Брэнсон, К.Вычислительный анализ поведения. год. Преподобный Нейроски. 39 , 217–236 (2016).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Андерсон, Д. Дж. Модули схемы, связывающие внутренние состояния и социальное поведение мух и мышей. Нац. Преподобный Нейроски. 17 , 692–704 (2016).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Стрингер, К.и другие. Спонтанное поведение стимулирует многомерную активность всего мозга. Наука 364 , eaav7893 (2019).

    КАС Статья Google ученый

  • Musall, S., Kaufman, M.T., Gluf, S. & Churchland, A.A. В нейронной динамике с одним испытанием преобладают разнообразные движения. Природа Неврологи. 22 , 1677–1686 (2019).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Салим, А.Б., Аяз А., Джеффри К.Дж., Харрис К.Д. и Карандини М. Интеграция зрительного движения и передвижения в зрительной коре мыши. Нац. Неврологи. 16 , 1864–1869 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Suver, M.P., Mamiya, A. & Dickinson, MH. Октопаминовые нейроны опосредуют индуцированную полетом модуляцию зрительной обработки у Drosophila . Курс.биол. 22 , 2294–2302 (2012).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Лю, М., и Шарма, А.К., Шаевиц, Дж.В. и Лейфер, А.М. Временная обработка и зависимость от контекста в реакции Caenorhabditis elegans на механоощущение. eLife 7 , e36419 (2018).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • ван Брейгель, Ф., Huda, A. & Dickinson, MH. Различные пути, управляемые активностью, опосредуют влечение и отвращение к CO 2 у Drosophila . Природа 564 , 420–424 (2018).

    КАС Статья Google ученый

  • Ремедиос, Р. и др. Социальное поведение формирует представления гипоталамического нейронного ансамбля о конспецифическом поле. Природа 550 , 388–392 (2017).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Чжан С.X., Miner, L.E., Boutros, C.L., Rogulja, D. & Crickmore, M.A. Мотивация, восприятие и шанс сходятся для принятия бинарного решения. Нейрон 99 , 376–388 (2018).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Hoopfer, E.D., Jung, Y., Inagaki, HK, Rubin, G.M. & Anderson, D.J. Интернейроны P1 способствуют постоянному внутреннему состоянию, которое усиливает межсамцовую агрессию у Drosophila . eLife 4 , e11346 (2015).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Leinwand, S.G. & Chalasani, S.H. Нейропептидная сигнализация ремоделирует состав хемосенсорной цепи у Caenorhabditis elegans . Нац. Неврологи. 16 , 1461–1467 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Рут, К.М. и др. Пресинаптический механизм контроля усиления точно настраивает обонятельное поведение. Нейрон 59 , 311–321 (2008).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Иигая, К., Фонсека, М.С., Мураками, М., Майнен, З.Ф. и Даян, П. Влияние серотонинергической стимуляции на скорость обучения для вознаграждений, очевидных после длительных интервалов между испытаниями. Нац. коммун. 9 , 2477 (2018).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Gründemann, J. et al. Ансамбли миндалевидного тела динамически кодируют поведенческие состояния. Наука 364 , eaav8736 (2019).

    ПабМед Статья КАС ПабМед Центральный Google ученый

  • Дитрих, М. О., Циммер, М. Р., Бобер, Дж. и Хорват, Т. Л. Нейроны agrp гипоталамуса управляют стереотипным поведением помимо еды. Cell 160 , 1222–1232 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Берман, Г. Дж., Чой, Д. М., Биалек, В. и Шаевиц, Дж. В. Картирование стереотипного поведения свободно перемещающихся плодовых мушек. JR Soc. Интерфейс 11 , 99 (2014).

    Артикул Google ученый

  • Вильшко А.Б. и др. Отображение субсекундной структуры в поведении мыши. Нейрон 88 , 1121–1135 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Эййолфсдоттир, Э., Брэнсон, К., Юэ, Ю. и Перона, П. Изучение рекуррентных представлений для моделирования иерархического поведения. Препринт на arXiv https://arxiv.org/abs/1611.00094 (2016).

  • Кацов А.Y., Freifeld, L., Horowitz, M., Kuehn, S. & Clandinin, T.R. Динамическая структура локомоторного поведения ходячих плодовых мушек. eLife 6 , e26410 (2017).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Коррадо, Г. С., Сугрю, Л. П., Сеунг, Х. С. и Ньюсом, В. Т. Линейно-нелинейно-пуассоновские модели динамики выбора приматов. Дж. Экспл. Анальный. Поведение 84 , 581–617 (2005).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Coen, P. et al. Динамические сенсорные сигналы формируют структуру песни у Drosophila . Природа 507 , 233–237 (2014).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Калхун, А. Дж. и др. Нейронные механизмы оценки изменчивости окружающей среды у caenorhabditis elegans. Нейрон 86 , 428–441 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Tai, L.-H., Lee, A.M., Benavidez, N., Bonci, A. & Wilbrecht, L. Преходящая стимуляция отдельных субпопуляций полосатых нейронов имитирует изменения в значении действия. Нац. Неврологи. 15 , 1281–1289 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Беннет-Кларк, Х.C. & Ewing, AW Стимулы, обеспечиваемые ухаживанием за самцом Drosophila melanogaster . Природа 215 , 669–671 (1967).

    Артикул Google ученый

  • Коэн, П., Се, М., Клеменс, Дж. и Мерти, М. Сенсомоторные преобразования, лежащие в основе изменчивости интенсивности песни во время ухаживания дрозофилы . Нейрон 89 , 629–644 (2016).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Клеменс, Дж.и другие. Открытие нового режима песни у дрозофилы раскрывает скрытую структуру в сенсорных и нейронных драйверах поведения. Курс. биол. 28 , 2400–2412 (2018).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Bussell, JJ, Yapici, N., Zhang, S.X., Dickson, B.J. & Vosshall, L.B. Нейроны брюшной полости-B контролируют восприимчивость девственных самок Drosophila . Курс. биол. 24 , 1584–1595 (2014).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Клеменс, Дж. и др. Связь нейронных кодов с поведением слуховой системы дрозофилы . Нейрон 87 , 1332–1343 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • фон Филипсборн, А.С. и др. Нейронный контроль песни ухаживания дрозофилы . Нейрон 69 , 509–522 (2011).

    Артикул КАС Google ученый

  • Эскола, С., Фонтанини, А., Кац, Д. и Панински, Л. Скрытые марковские модели для отношений стимул-реакция нейронных систем с несколькими состояниями. Нейронные вычисления. 23 , 1071–1132 (2011).

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Шарма А., Джонсон, Р., Энгерт, Ф. и Линдерман, С. Точечные модели скрытых переменных поведения личинок данио. в Proc. Системы обработки нейронной информации 31 (под редакцией Бенгио, С. и др.) 10942–10953 (Curran Associates, 2018).

  • Берман, Г. Дж., Биалек, В. и Шаевиц, Дж. В. Предсказуемость и иерархия в поведении дрозофилы . Проц. Натл акад. науч. США 113 , 11943–11948 (2016).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Дин Ю.и другие. Нейронная эволюция контекстно-зависимой песни мух. Курс. биол. 29 , 1089–1099 (2019).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Артур, Б. Дж., Сунаяма-Морита, Т., Коэн, П., Мурти, М. и Стерн, Д. Л. Многоканальная акустическая запись и автоматический анализ брачных песен дрозофилы . БМС Биол. 11 , 11 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • МакКеллар, К.Э. и др. Пороговый порядок последовательных действий во время ухаживания дрозофилы . Курс. биол. 29 , 426–434 (2019).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Pereira, T.D. et al. Быстрая оценка позы животного с использованием глубоких нейронных сетей. Нац. Методы 16 , 117–125 (2019).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Видаурре, Д., Майерс, Н. Э., Стоукс, М., Нобре, А. К. и Вулрич, М. В. Декодирование без ограничений во времени выявляет последовательные, но изменяющиеся во времени этапы обработки стимулов. Кора головного мозга 29 , 863–874 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Манте, В., Суссильо, Д., Шеной, К.В. и Ньюсом, В.Т. Контекстно-зависимые вычисления с помощью рекуррентной динамики в префронтальной коре. Природа 503 , 78–84 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Линдерман, С. и др. Байесовское обучение и вывод в линейных динамических системах с рекуррентным переключением. PMLR 54 , 914–922 (2017).

    Google ученый

  • Тао Л., Озаркар С., Бек Дж. М. и Бхандават В. Статистическая структура передвижения и ее модуляция запахами. eLife 8 , e41235 (2019).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Ю, Дж. Ю., Канаи, М. И., Демир, Э., Джефферис, Г. С. Х. Э. и Диксон, Б. Дж. Клеточная организация нейронной цепи, которая управляет поведением ухаживания дрозофилы . Курс. биол. 20 , 1602–1614 (2010).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Бургос-Роблес, А.и другие. Сигналы, поступающие от миндалевидного тела в префронтальную кору, определяют поведение в условиях противоречивых сигналов вознаграждения и наказания. Нац. Неврологи. 20 , 824–835 (2017).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Farooqi, I.S. et al. Лептин регулирует полосатое тело и пищевое поведение человека. Наука 317 , 1355 (2007).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Чжан С.X., Rogulja, D. & Crickmore, MA. Дофаминергические схемы, лежащие в основе брачного влечения. Нейрон 91 , 168–181 (2016).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Сакаи, Т. и Исида, Н. Циркадные ритмы половой активности самок, регулируемые часовыми генами у дрозофилы . Проц. Натл акад. науч. США 98 , 9221–9225 (2001).

    КАС пабмед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Новицкий С.и Сирси, В. А. Функция песни и эволюция женских предпочтений: почему птицы поют, почему мозг имеет значение. Энн. Академик Нью-Йорка науч. 1016 , 704–723 (2004).

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Тинберген, Н. Социальные релизеры и экспериментальный метод, необходимый для их изучения. Уилсон Булл. 60 , 6–51 (1948).

    Google ученый

  • Клапоэтке, Н.С. и др. Независимое оптическое возбуждение отдельных нейронных популяций. Нац. Методы 11 , 338–346 (2014).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Рабинер, Л. Р. Учебное пособие по скрытым марковским моделям и избранным приложениям для распознавания речи. Проц. IEEE 77 , 257–286 (1989).

    Артикул Google ученый

  • SliceX на базе mocha: мощный Final Cut Pro X Shape Mask Tracking | CoreMelt

    Slice X — это   мгновенное отслеживание движения формы непосредственно на временной шкале в Final Cut Pro X.Просто нарисуйте форму на своем видеоматериале и нажмите «Отслеживать». Мы используем мощь механизма планарного отслеживания Mocha, получившего премию «Оскар», чтобы следить за движением в ваших кадрах. Используйте отслеживаемую маску для коррекции цвета, размытия, пикселизации, повышения резкости и т. д. в нужных частях изображения с полным контролем.


    «Абсолютно необходимый инструмент для Final Cut Pro X»
    ProVideoCoaltion

    SliceX Free — это наша базовая версия, которая ограничена отслеживанием овалов и прямоугольников, доступных после регистрации здесь.Вы также можете приобрести SliceX вместе с нашими продуктами
    TrackX и DriveX .

    Кадры DOP и режиссер Ремо Камерота WhiteWall Studios

    SliceX позволяет создавать мгновенные маски форм, чтобы вырезать слои или изолировать эффекты непосредственно в Final Cut Pro X, без необходимости заходить в Motion или создавать маски во внешней программе. SliceX включает в себя десять шаблонов эффектов движения для общих задач, и вы также можете использовать маски формы со встроенными эффектами, встроенным корректором цвета или сторонними плагинами. SliceX на базе мокко избавляет от необходимости выполнять сложное движение: просто нарисуйте фигуру и нажмите на трек. После отслеживания маски формы вы можете при необходимости выполнить окончательные корректировки с помощью ключевых кадров вручную. Создание ключевых кадров FCP X может быть болезненным и утомительным, с SliceX на базе mocha мы делаем всю тяжелую работу за вас.

    » «SliceX: незаменим для редакторов… он должен быть неотъемлемой частью ваших инструментов» »   Глен Фиакарра, директор Focus

    Попробуйте сами, доступна бесплатная 15-дневная пробная версия

    Больше обучающих видео на нашем канале Vimeo SliceX

    Форма Python NumPy с примерами

    В этом руководстве по Python мы обсудим Python NumPy Shape с несколькими примерами, как показано ниже:

    • Размеры Python numpy shape
    • Python numpy shape 0
    • Python numpy shape function
    • Python numpy shape 1
    • Python numpy shape vs reshape
    • Python numpy shape vs size
    • numpy
    • n.asarray shape
    • Python numpy изменить форму массива
    • Python numpy shape tuple
    • Python numpy arange shape

    Форма Python NumPy

    • В этом разделе мы обсудим форму Python NumPy .
    • Массивы NumPy имеют функцию shape, которая всегда возвращает кортеж, каждый индекс которого имеет количество соседних элементов.
    • Свойство формы массива Numpy предназначено для поиска формы массива.
    • В этом методе мы можем легко использовать numpy.Функция shape() .

    Синтаксис:

    Вот синтаксис numpy.shape()

      numpy.shape
               (
                обр
               )  
    • Состоит из нескольких параметров.
      • обр.: входной массив
      • Возвраты: Значения функции shape всегда дают длину соседнего np. множество.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать форму Python NumPy

      импортировать numpy как np
    
    обр2= нп.массив([[4, 2, 3, 2, 1, 8],
                    [5, 4,6,7,8,9]])
    разрешение = np.shape (arr2)
    
    печать(разрешение)  

    В приведенном выше примере массив возвращает (2,6), что означает, что массив имеет 2 измерения, и каждое измерение имеет 6 значений.

    Вот скриншот следующего кода

    Форма Python NumPy

    Чтение Python NumPy Random + примеры

    Размеры формы Python numpy

    • В этом разделе мы обсудим размеры формы Python NumPy .
    • Количество размерностей np. ndarray может быть представлен как целочисленное значение int с атрибутом ndim.
    • В этом методе мы можем легко использовать функцию ndarray.ndim.
    • Количество осей (размеров) массива.
    • Размер матрицы №. строк и столбцов в матрице. Матрица может быть структурирована как список списков или массив массивов.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать измерение формы NumPy.

      импортировать numpy как np
    
    а = np.массив ([[2,3],[3,4]])
    б = а.ндим
    печать(б)  

    Сначала в приведенном выше коде мы создадим массив с помощью функции numpy. множество. Теперь создайте переменную и назначьте функцию n.dim для проверки размерности данного массива.

    Вот скриншот следующего кода

    Размеры формы Python NumPy

    Чтение обратного массива NumPy Python

    Форма Python numpy 0

    • В этом разделе мы обсудим Python NumPy shape 0 .
    • Shape[0] равно n.shape — это кортеж, который всегда дает размеры массива. Фигура представляет собой кортеж, который дает вам указание на нет. размеров в массиве.
    • Функция формы для массивов numpy возвращает размеры массива.
    • Если Y содержит u строк и v столбцов, то форма Y.shape равна (u,v). Итак, Y.shape[0] v.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать numpy shape 0

      импортировать numpy как np
    
    а = нп.массив([[2,3],[3,4]])
    б = np.shape (а)
    с = а.форма[0]
    печать(с)  

    В приведенном выше примере мы должны использовать функцию np. форма для придания

    Вот скриншот следующего кода

    Python numpy форма 0

    Чтение пустого массива Python NumPy с примерами

    Функция формы Python numpy

    • В этом разделе мы обсудим функцию формы Python NumPy .
    • Модуль numpy предоставляет функцию формы для представления формы и размера массива.Форма массива — нет. элементов в каждом измерении.
    • В NumPy мы будем использовать функцию shape, которая возвращает кортеж, элементы кортежа задают длины измерений массива.
    • Атрибут shape всегда возвращает кортеж, представляющий длину каждого измерения. Одномерный массив представляет собой вектор-строку, а его форма представляет собой последовательность одного значения, за которой следует запятая. В одномерных массивах нет строк и столбцов, поэтому функция формы возвращает кортеж с одним значением.

    Синтаксис:

    Вот синтаксис функции Python numpy shape

      numpy.shape
               (
                обр
               )  
    • Состоит из нескольких параметров.
      • обр.: входной массив
      • Возвраты: Значения кортежа формы дают длины смежных измерений массива.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать функцию формы Python NumPy

      импортировать numpy как np
     
    обр = нп.массив([2,3,4,5,6,7,8])
    печать (обр.)
     
    print('Форма массива =', np.shape(arr))  

    В приведенном выше коде сначала мы импортируем библиотеку NumPy и создаем одномерный массив, это кортеж с одним значением вместо целочисленного значения. Кортеж с одним элементом имеет запятую последовательности.

    Вот скриншот следующего кода

    Функция формы Python numpy

    Чтение Python NumPy nan

    Python numpy форма 1

    • В этом разделе мы обсудим Python NumPy shape 1
    • В numpy некоторые функции возвращают форму (R, 1), но некоторые возвращают (R,).
    • Это сделает умножение матриц более сложным, поскольку требуется явное изменение формы.
    • Shape[1] равно n.shape — это кортеж, который всегда дает размеры массива. Функция формы — это кортеж, который дает вам расположение количества измерений в массиве.
    • Если Y содержит w строк и z столбцов, то форма Y.shape равна (w,z). Итак, Y.shape[1] — это z.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать Python NumPy shape 1

      импортировать numpy как np
    
    а = нп.массив([[2,3],[3,4]])
    б = np.shape (а)
    print('Форма столбца=', a.shape[1])
    print('Форма массива =', np.shape(a))  

    В приведенном выше коде мы импортируем библиотеку NumPy и создадим массив с помощью функции numpy. множество. Теперь мы можем легко использовать функцию np. shape и передайте значение 1 в качестве параметра. На выходе будут отображаться столбцы в массиве.

    Вот скриншот следующего кода

    Python numpy форма 1

    Python numpy shape против изменения формы

    • В этом разделе мы обсудим Python NumPy shape и reshape .
    • нп. reshape скопирует данные, если не сможет правильно их просмотреть, в то время как получение формы вызовет ошибку вместо копирования данных.
    • Функция формы всегда возвращает кортеж размеров массива и может быть легко использована для изменения размеров массива.
    • Функция reshape придает новую форму массиву без изменения его значения. Он создает массив и не обновляет сам исходный массив.
    • Функция формы всегда возвращает кортеж, который сообщает нам длину каждого измерения, в то время как в случае функции изменения формы она возвращает новое значение для существующих данных, если это возможно, либо создает полную копию исходного массива.

    Пример:

      импортировать numpy как np
    
    а = np.массив ([2,3,4,5])
    print('Array Reshape',np.reshape(a,(2,2)))# Функция изменения формы
    
    print('Array shape',np.shape(a)) # shape function  

    В приведенном выше коде мы импортируем библиотеку NumPy и создадим массив с помощью функции numpy. множество. Теперь мы можем использовать функцию np.reshape() для отображения нового массива в виде матрицы 2*2. При этом мы приравняем функцию и она вернет массив измерений в форме shape.

    Вот скриншот следующего кода

    Форма Python numpy против изменения формы

    Read Valueerror: установка элемента массива с последовательностью

    Форма Python numpy против размера

    • В этом разделе мы обсудим форму Python NumPy и размер .
    • Форма сравнивается с размером размеров n-го массива. Размер относительно массивов относится к количеству элементов, которые хранятся в массиве.
    • Функция Np .size() имеет несколько аргументов.Во-первых, это массив, для которого требуется параметр, необходимый для предоставления массива. Второй — ось, по умолчанию — аргумент. Ось не хранит значения, в соответствии с условием вы можете обновить ее, тогда как функция Np.shape() состоит из двух входных массивов параметров и всегда будет возвращать элементы функции формы, задающие длины соответствующих размеров массива.
    • В нп. Функция size() подсчитывает количество элементов вдоль заданной оси, а в случае функции numpy.shape() возвращает функцию, каждый индекс которой имеет количество соседних элементов.

    Пример:

      импортировать numpy как np
    
    а = np.массив([[2,3,4,5],[4,5,6,7]])
    
    
    print('Форма массива',np.shape(a)) # функция формы
    
    # для функции размера numpy
    б = np.массив([[4,7,8,9],[1,2,3,4]])
    print('Размер массива',np.size(b)) # функция размера  

    В приведенном выше примере мы импортируем библиотеку NumPy и создаем массив с помощью функции numpy. множество. Теперь мы будем использовать функцию np. форма для определения размерности массива.

    В этом примере также можно проверить, что мы создаем массив после получения размерности массива и используем функцию np.size(), и он отобразит размер массива.

    Вот скриншот следующего кода

    Форма Python numpy против размера

    Чтение среднего значения Python NumPy с примерами

    Python numpy np.asarray форма

    • В этом разделе мы обсудим функцию Python NumPy np.asarray .
    • Функция asarray() используется, когда мы хотим преобразовать ввод в массив. Входными данными могут быть список, кортеж, ndarray и т. д.
    • Входные данные могут быть в виде списков, кортежей, списков кортежей, кортежей списков и т. д.
    • Эта функция всегда доступна в модуле numpy, присутствующем в стандартной библиотеке Python.

    Синтаксис:

    Вот синтаксис функции numpy.asarray() .

      numpy.asarray
                 (
                  обр,
                  dtype = Нет,
                  порядок = нет,
                 )  
    • Состоит из нескольких параметров
      • arr: Входные данные в любой форме, которые можно преобразовать в массив.Сюда входят списки, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и массивы измерений numpy.
      • dtype: Это аргумент dtype, который является необязательным в синтаксисе. Если мы не объявляем его в синтаксисе, он определяется по умолчанию из входных данных.
      • Заказ: Это также необязательный параметр синтаксиса. Он также решает, использовать ли представление памяти в виде строк или столбцов.
      • Возврат: , если ввод уже представляет собой массив измерений numpy с приравниванием dtype и порядка.Если массив является подклассом массива измерений numpy, то возвращается массив измерений numpy базового класса.

    Пример:

    Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как реализовать форму np.asarray

      импортировать numpy как np
    
    а = np.массив([[2,3,4,5],[4,5,6,7]])
    б = np.asarray (а)
    печать(б)  

    В приведенном выше коде мы импортируем библиотеку NumPy и создаем массив, используя метод numpy. функция массива. Теперь создайте переменную и назначьте функцию numpy.как массив. Входные данные в любой форме, которые можно преобразовать в массив numpy.

    Вот скриншот следующего кода

    Python numpy нп. форма массива

    Чтение абсолютного значения Python NumPy с примерами

    Python numpy изменить форму массива

    • В этом разделе мы обсудим форму массива изменений Python NumPy .
    • В этом методе мы можем легко использовать функцию numpy.reshape() .
    • Он придаст новую форму массиву без удаления его данных.
    • Форма массива также может быть изменена с помощью функции reshape(). Если указанное измерение больше исходного массива, дополнительные пробелы в массиве будут заполнены повторяющимися копиями исходного массива numpy.
    • Изменение формы массива numpy просто означает замену формы данного массива, форма в основном сообщает количество значений и измерений массива, изменяя форму массива, мы можем добавлять или удалять измерения или менять количество элементов в каждом измерении.

    Синтаксис:

    Вот синтаксис функции numpy.reshape()

      numpy.reshape
                 (
                  обр,
                  ньюшейп,
                  порядок = 'С'
                 )  
    • Состоит из нескольких параметров
      • arr: Массив для изменения формы.
      • newshape: Форма numpy должна быть уплотняемой с новой исходной формой. Если задано целочисленное значение, результатом будет одномерный массив такой длины.
      • Возвраты: resized_arr (Это будет новый объект, если это возможно; в противном случае это будет копия).

    Пример:

      импортировать numpy как np
    
    а = np.массив ([[2,3,4],[4,5,6]])
    б = np.shape (а)
    print("форма массива",b)
    c = np.reshape (а, (3,2))
    печать («изменение формы массива», c)  

    Сначала в приведенном выше коде мы создадим массив numpy и будем использовать функцию numpy. форма. После этого он будет представлять результат в виде измерения ndarray.

    Вот скриншот следующего кода

    Python numpy изменить форму массива

    Читать Python NumPy linspace

    Кортеж формы Python numpy

    • В этом разделе мы обсудим кортеж формы Python NumPy .
    • Форму простого кортежа или списка можно получить с помощью встроенного метода len(). Функция len() вернет целое число, описывающее номер. объектов в заданном списке.
    • Кортежи и списки — это объекты, которые хранят несколько значений, и определить номер нет просто.элементов (или фигур) в кортеже или объекте списка.
    • В этом методе мы можем легко использовать функцию len() для получения формы кортежа.
    • Количество элементов, содержащихся в объекте, никогда не вычисляется, поэтому функция len() помогает пользователю указать количество элементов.
    • Функция len() принимает только один аргумент: итерируемый объект.

    Пример:

      импортировать numpy как np
    
    а = (2,3,4,5,6,7)
    б = лен(а)
    print("Форма кортежа",b)  

    Вот скриншот следующего кода

    Кортеж формы Python NumPy

    Форма Python NumPy

    • В этом разделе мы обсудим формат Python NumPy .
    • В этом примере мы можем легко использовать функцию numpy.arange() и numpy.shape().
    • numpy.arange() — это метод Numpy, который возвращает объект массива измерений numpy, содержащий равномерно распределенные значения в заданном диапазоне. НП. Функция arange() принимает несколько аргументов, включая start step stop и dtype, и возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала.

    Синтаксис:

      numpy.arange
                (
                 Начало,
                 останавливаться,
                 шаг,
                 тип
                )  
    • Состоит из нескольких параметров.
      • начало: Это необязательный параметр. Начало интервала.
      • Стоп: конец интервала
      • шаг: Это необязательный параметр.

    Пример:

      импортировать numpy как np
    
    обр = np.arange (2,10,3)
    обр2 = np.shape (обр)
    печать (обр2)  

    Вот скриншот следующего кода

    Формат Python NumPy

    Вам могут понравиться следующие руководства по Python:

    В этом руководстве по Python мы изучили форму Python NumPy на нескольких примерах.

    • Python Numpy Form Размеры
    • Python Numpy Phage 0
    • Python Numpy Функция
    • Python Numpy Phage 1
    • Python Numpy Phage VS Reshigape
    • Python Numpy Phage VS Размер
    • Python NUMPY NP.ASARRAY PHIFE
    • PYTHON изменить форму массива
    • Python numpy shape tuple
    • Python numpy arange shape

    Формирование и изменение формы объектов NumPy и pandas во избежание ошибок

    Формирование и изменение формы объектов NumPy и pandas во избежание ошибок

    Форма многие люди изучают науку о данных.Я готов поспорить на деньги, что люди бросили свое обучение науке о данных из-за разочарования в приведении данных в форму, необходимую для алгоритмов машинного обучения.

    Более глубокое понимание того, как преобразовать ваши данные, избавит вас от слез, сэкономит ваше время и поможет вам расти как специалисту по данным. В этой статье вы узнаете, как привести данные в нужную вам форму. 🎉

    Афины имеют много строк и столбцов. источник: pixabay.com

    Во-первых, давайте удостоверимся, что используем похожие версии пакетов.Давайте импортируем нужные нам библиотеки под их обычными псевдонимами. Весь код доступен здесь.

     import sys 
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import sklearn
    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    Если у вас нет установленных библиотек, которые вам нужны, раскомментируйте следующую ячейку запустить его. Затем снова запустите импорт ячеек. Возможно, вам потребуется перезапустить ядро.

     # !pip install -U numpy pandas scikit-learn 

    Давайте проверим наши версии пакетов.

     print(f"Python: {sys.version}") 
    print(f'NumPy: {np.__version__}')
    print(f'pandas: {pd.__version__}')
    print(f'scikit- узнать: {sklearn.__version__}') Python: 3.8.5 (по умолчанию, 4 сентября 2020 г., 02:22:02)
    [Clang 10.0.0]
    NumPy: 1.19.2
    pandas: 1.2.0
    scikit-learn : 0.24.0

    Кадр данных pandas имеет два измерения: строки и столбцы.

    Давайте создадим крошечный DataFrame с данными об ураганах.

     df_hurricanes = pd.DataFrame(dict( 
    name=['Zeta', 'Andrew', 'Agnes'],
    year=[2020, 1992, 1972 ]
    ))
    df_hurricanes

    Вы можете увидеть количество размеры для структуры данных pandas с атрибутом ndim .

     df_hurricanes.ndim2 

    Кадр данных имеет как строки, так и столбцы, поэтому он имеет два измерения.

    Атрибут формы показывает количество элементов в каждом измерении. Проверка формы DataFrame возвращает кортеж с двумя целыми числами. Первое — количество строк, второе — количество столбцов. 👍

     df_hurricanes.shape(3, 2) 

    У нас есть три строки и два столбца. Прохладно. 😎

    Атрибут size показывает нам, сколько у нас ячеек.

     df_hurricanes.size6 

    3 * 2 = 6

    Количество измерений и размер легко получить из атрибута shape , так что это тот, который нужно запомнить и который мы будем использовать. 🚀

    Давайте сделаем серию панд из нашего DataFrame. Используйте только синтаксис скобок , чтобы выбрать столбец, передав имя столбца в виде строки. Вы получаете обратно серию.

     years_series = df_hurricanes['year'] 
    years_series0 2020
    1 1992
    2 1972
    Имя: год, dtype: int64type(years_series)панды.core.series.Series

    Как выглядит форма серии pandas? Мы можем использовать атрибут Series shape , чтобы выяснить это.

     years_series.shape(3,) 

    У нас есть кортеж только с одним значением — количеством строк. Помните, что индекс не считается столбцом. ☝️

    Что произойдет, если мы снова используем только скобки , за исключением того, что на этот раз мы передаем список, содержащий одно имя столбца?

     years_df = df_hurricanes[['year']] 
    years_df
     type(years_df)панды.core.frame.DataFrame 

    Мое имя переменной могло дать ответ. 😉 Вы всегда получаете DataFrame, если передаете список имен столбцов.

     years_df.shape(3, 1) 

    Убери : форма серии pandas и форма кадра данных pandas с одним столбцом отличаются! DataFrame имеет форму строк на столбцов , а Series имеет форму строк . Это ключевой момент, который сбивает людей с толку.

    Теперь, когда мы знаем, как найти фигуру в pandas, давайте рассмотрим использование NumPy.Pandas расширяет NumPy.

    Столбцы. источник: pixabay.com

    ndarray NumPy является его основной структурой данных — с этого момента мы будем просто называть его массивом. Существует множество способов создания массивов NumPy, в зависимости от ваших целей. Ознакомьтесь с моим руководством по этой теме здесь.

    Создадим массив NumPy из нашего DataFrame и проверим его форму.

     two_d_arr = df_hurricanes.to_numpy() 
    two_d_arrarray([['Зета', 2020],
    ['Эндрю', 1992],
    ['Агнес', 1972]], dtype=object)type(two_d_arr)numpy.ndarraytwo_d_arr.shape(3, 2)

    Возвращаемая форма соответствует тому, что мы видели, когда использовали панд. Pandas и NumPy имеют общие атрибуты и методы, в том числе атрибут формы .

    Давайте преобразуем серию pandas, которую мы создали ранее, в массив NumPy и проверим его форму.

     one_d_arr = years_series.to_numpy() 
    one_d_arrarray([2020, 1992, 1972])type(one_d_arr)numpy.ndarrayone_d_arr.shape(3,)

    Опять же, мы видим тот же результат в pandas и NumPy. Прохладно!

    Строки и столбцы.источник: pixabay.com

    Ситуация усложняется, когда объект ожидает, что данные поступят в определенной форме. Например, большинство преобразователей и оценщиков scikit-learn ожидают, что их прогнозные X-данные будут подаваться в двумерной форме. Ожидается, что целевая переменная y будет одномерной. Давайте продемонстрируем, как изменить форму на глупом примере, где мы используем год для предсказания названия урагана.

    Мы сделаем x строчными буквами, потому что это только одно измерение.

     x = df_hurricanes['year'] 
    x0 2020
    1 1992
    2 1972
    Имя: год, dtype: int64type(x)pandas.core.series.Seriesx.shape(3,)

    То же самое касается нашей выходной переменной y .

     y = df_hurricanes['name'] 
    y0 Zeta
    1 Andrew
    2 Agnes
    Name: name, dtype: objecttype(y)pandas.core.series.Seriesy.shape(3,)

    Давайте создадим и подгоним Модель логистической регрессии.

     lr = LogisticRegression() 
    lr.fit(x, y)

    И вы получаете ошибку значения. Последние строки гласят:

     ValueError: Ожидаемый массив 2D, вместо этого получен массив 1D: 
    array=[2020.1992. 1972.].
    Измените форму данных либо с помощью array.reshape(-1, 1), если ваши данные содержат одну функцию, либо с помощью array.reshape(1, -1), если они содержат один образец.

    Давайте попробуем следовать инструкциям сообщения об ошибке:

     x.reshape(-1, 1) 

    Изменение формы отлично, если вы передали массив NumPy, но мы передали серию pandas. Итак, мы получаем еще одну ошибку:

     AttributeError: объект «Серия» не имеет атрибута «изменить форму» 

    Мы могли бы преобразовать нашу серию в массив NumPy, а затем изменить его, чтобы он имел два измерения.Однако, как вы видели выше, есть более простой способ сделать x 2D-объектом. Просто передайте столбцы в виде списка, используя только синтаксис скобки .

    Я назову результат заглавным X , потому что это будет двумерный массив, а заглавная буква является статистическим соглашением об именах для двумерного массива (также известного как матрица ).

    Давайте сделаем это!

     X = df_hurricanes[['year']] 
    X
     type(X)pandas.core.frame.DataFrameX.shape(3, 1) 

    Теперь мы можем подогнать нашу модель без ошибок! 😁

     лр.fit(X, y)LogisticRegression() 

    Если бы наши данные хранились в одномерном массиве NumPy, то мы могли бы сделать то, что предлагает сообщение об ошибке, и превратить его в двумерный массив с изменением формы . Давайте попробуем это с данными, которые мы ранее сохранили в виде одномерного массива NumPy.

     one_d_arrarray([2020, 1992, 1972])one_d_arr.shape(3,) 

    Давайте изменим форму!

     hard_coded_arr_shape = one_d_arr.reshape(3, 1) 
    hard_coded_arr_shapearray([[2020],
    [1992],
    [1972]])hard_coded_arr_shape.shape(3, 1)

    Передача положительного целого числа означает, что дает этому измерению форму . Итак, теперь наш массив имеет вид 3, 1 .

    Однако при написании кода лучше использовать гибкую динамическую опцию. Итак, давайте используем -1 с .reshape() .

     two_d_arr_from_reshape = one_d_arr.reshape(-1, 1) 
    two_d_arr_from_reshapearray([[2020],
    [1992],
    [1972]])two_d_arr_from_reshape.shape(3, 1) тот код распаковывает
    6’900.Мы передали 1 , поэтому второе измерение — столбцы — получили 1.

    Мы передали отрицательное целое число для другого измерения. Это означает, что оставшееся измерение принимает любую форму, необходимую для хранения всех исходных данных.

    Думайте о -1 как о , заполните пробел, чтобы сделать размер так, чтобы все данные имели дом . 🏠

    В этом случае вы получите двумерный массив с 3 строками и 1 столбцом. -1 приняло значение 3 .

    Хорошей практикой является сделать наш код гибким, чтобы он мог обрабатывать любое количество наблюдений, которые мы ему бросаем. Поэтому вместо жесткого кодирования обоих измерений используйте -1 . 🙂

    источник: pixabay.com

    Тот же принцип можно использовать для изменения формы многомерных массивов. Давайте создадим трехмерный массив, а затем преобразуем его в четырехмерный массив.

     two_d_arrray([['Зета', 2020], 
    ['Эндрю', 1992],
    ['Агнес', 1972]], dtype=object)two_d_arr.shape(3, 2)three_d_arr = two_d_arr.reshape(2, 1, 3)
    three_d_arrarray([[['Зета', 2020, 'Эндрю']],

    [[1992, 'Агнес', 1972]]], dtype=object)

    Используйте -1 , чтобы указать, какое измерение должно быть вычислено, чтобы дать точно всем данным дом.

     arr = two_d_arr.reshape(1, 2, -1, 1) 
    массив([[[['Зета'],
    [2020],
    ['Эндрю']],

    [[1992],
    [ 'Agnes'],
    [1972]]]], dtype=object)

    Обратите внимание, что если изменить размеры не имеет смысла, вы получите ошибку.Вот так:

     two_d_arr.reshape(4, -1) 
    two_d_arr------------------------------------------------ ----------------------------------

    ValueError: невозможно преобразовать массив размера 6 в форму (4, newaxis)

    У нас есть шесть значений, поэтому мы можем преобразовать массив только в число измерений, которое может содержать ровно шесть значений.

    Другими словами, количество измерений должно составлять произведение шесть . Помните, что -1 подобен подстановочному знаку, который может стать любым целым числом.

    Scikit-learn ожидает двумерный массив для большинства прогнозов.

    Допустим, у вас есть один образец в списке, который вы хотите использовать для прогнозирования. Вы можете наивно подумать, что следующий код будет работать.

     lr.predict(np.array([2012])) 

    Это не так. ☹️

     ValueError: Ожидался 2D-массив, вместо него получен 1D-массив: 
    array=[2012].
    Измените форму данных либо с помощью array.reshape(-1, 1), если ваши данные содержат одну функцию, либо с помощью array.reshape(1, -1), если они содержат один образец.

    Однако мы можем последовать полезному совету по ошибке и создать двумерный массив с reshape(1, -1) .

     lr.predict(np.array([2012]).reshape(1, -1))array(['Zeta'], dtype=object)np.array([2012]).reshape(1, -1 ).shape(1, 1) 

    Вы сделали первое измерение (строки) 1 , а второе измерение (столбцы) соответствуют количеству функций 1 . Прохладно!

    Не бойтесь проверять форму объекта — даже просто для того, чтобы убедиться, что это именно то, что вы думаете.🙂

    Пока мы говорим об изменении формы для scikit-learn, обратите внимание, что преобразователи векторизации текста, такие как CountVectorizer, ведут себя иначе, чем другие преобразователи scikit-learn. Они предполагают, что у вас есть только один столбец текста, поэтому они ожидают массив 1D вместо массива 2D. Возможно, вам придется перестроиться. ⚠️

    В дополнение к изменению формы с помощью reshape , NumPy сглаживает и распутывает , оба возвращают одномерный массив. Различия заключаются в том, создают ли они копию или представление исходного массива и хранятся ли данные в памяти непрерывно.Ознакомьтесь с этим хорошим ответом на переполнение стека для получения дополнительной информации.

    Давайте рассмотрим еще один способ сжать 2D-массив в 1D-массив.

    Сожмите, чтобы изменить форму. источник: pixabay.com

    Когда у вас есть многомерный массив, но одно из измерений не содержит никакой новой информации, вы можете выдавить ненужное измерение с помощью .squeeze() . Например, давайте воспользуемся массивом, который мы сделали ранее.

     two_d_arr_from_reshapearray([[2020], 
    [1992],
    [1972]])two_d_arr_from_reshape.shape(3, 1)squeezed = np.squeeze(two_d_arr_from_reshape)squeezed.shape(3,)

    Та да!

    Обратите внимание, что библиотеки TensorFlow и PyTorch прекрасно взаимодействуют с NumPy и могут обрабатывать массивы более высокой размерности, представляющие такие вещи, как видеоданные. Приведение данных в форму, которую требует входной слой для вашей нейронной сети, является частым источником ошибок. Вы можете использовать приведенные выше инструменты, чтобы преобразовать ваши данные в требуемые измерения. 🚀

    Вы видели, как изменять массивы NumPy.Надеюсь, будущий код, который вы увидите, будет иметь больше смысла, и вы сможете быстро манипулировать массивами NumPy в нужные вам формы.

    Если эта статья об изменении формы массивов NumPy показалась вам полезной, поделитесь ею в своих любимых социальных сетях. 😀

    Я помогаю людям научиться обрабатывать данные с помощью Python, pandas и других инструментов. Если это звучит круто для вас, ознакомьтесь с другими моими руководствами и присоединитесь к моим 15 000+ подписчикам на Medium, чтобы получать новейший контент.

    Удачной переделки! 🔵🔷

    Форма - Западный центр сельскохозяйственных исследований

    Форма профиля и плана

    В этой категории используются образцы, просматриваемые по профилю и плану (сверху), чтобы определить общая форма.Это адаптировано из Bultitude и Morgan для fruitid.com, где полный описание его применения можно найти по адресу https://www.fruitid.com/#identification/1. Часто образец нескольких плодов одного и того же дерева подходит для нескольких из них. категории. Условия окружающей среды, количество семян или их рассеивание в плодах полость и вредители также могут влиять на форму плода и приводить к его неравномерности или деформации. фрукты.Когда это свойство самого плода, оно включается в полное описание сорта.

    Форма профиля

    Профили яблок. Сжатый также часто используется для описания плоской формы. Фото предоставлено сайтом fruitid.com.

     

    Форма профиля
    Сорт Квартира Плоско-круглый Коротко-кругло-конический Раунд Кругло-конический Конический Длинноконический Продолговато-конический Продолговатый
    Александр       Х  Х Х      
    Долго          Х   Х Х  
    Герцогиня  Х Х   Х         Х
    Фамез       Х  Х Х      
    Спящий режим  Х Х       Х      
    Макинтош    Х Х Х  Х        
    NWGОзеленение       Х Х       Х
    Трансцендентный   Х   Х          
    Богатый    Х Х Х Х Х      
    Уитни        Х Х        
    Волчья река    Х Х  Х Х Х      
    Ю.Транс.       Х Х Х Х Х Х

     

    Форма плана

    Вид в плане сверху для описания общей формы яблока.Обычный представляет собой почти идеальный круг. Неправильный описывает асимметричную сферу или даже кривую.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.