option base是对6的下限为0，即0，1，2，3，4，5，6共7个数；
成都创新互联公司是专业的巴彦网站建设公司，巴彦接单;提供成都做网站、成都网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行巴彦网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
3to5是3，4，5 共3个数；元素个数=7*3=21。
例如：这是一个4行5列的数组，元素个数为20个。因为你在定义时使用了Option Base 1，限制了元素的下标从1开始。也就是列数5是从1--5，行元素在定义的时候做了限制2--5。
定义的数组名是A，括号里的头一个是2TO5意思是2--5，2--5是2，3，4，5所以是4行。括号里后面的是5，是从1开始，1，2，3，4，5，所以是5列。
扩展资料：
该示例使用 Option Base语句来取代数组下标的缺省值0。LBound函数返回数组的指定维数的最小可用下标。Option Base语句只能在模块级使用。
Option base 1 '将缺省的数组下标设为1。
Dim LowerDim MyArray(20), TwoDArray(3, 4) '声明数组变量。
Dim ZeroArray(0 To 5) '取代缺省的下标。 '使用LBound 函数来测试数组的下界。
Lower = LBound(MyArray) '返回1。
Lower = LBound(TwoDArray, 2) '返回1。
Lower = LBound(ZeroArray) '返回0。
参考资料来源：百度百科-Option Base
对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop: 回归斜率
intercept：回归截距
r_value： 相关系数
p_value： P值
std_err： 估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。
不放回取样：
从列表ori中不放回地取n个数
通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）
首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:
在numpy.array中，"+"代表矩阵相加
keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：
会发现，keepdim之后还是二维的
这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:
也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：
其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：
也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引
写了一个输入和卷积核dim=2是一样的（都是3）的卷积函数，可以试试多加一个for循环变成三维卷积
def conv3D(image, filter):
'''
三维卷积
:param image: 输入，shape为 [h,w,c], c=3
:param filter: 卷积核，shape为 [x,y,z], z=3
:return:
'''
h, w, c = image.shape
x, y, z = filter.shape
height_new = h - x + 1 # 输出 h
width_new = w - y + 1 # 输出 w
image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)
for i in range(height_new):
for j in range(width_new):
r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])
g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])
b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])
image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])
image_new = image_new.clip(0, 255)
image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')
return image_new
1、torch.cat(inputs, dim=0) - Tensor
参考链接：
[Pytorch] 详解 torch.cat()
Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解
函数作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，联系在一起。在给定维度上对输入的 Tensor 序列进行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作
参数：
inputs(sequence of Tensors)：可以是任意相同类型的 Tensor 的 python 序列
dim(int, optional)：defaults=0
dim=0: 按列进行拼接
dim=1: 按行进行拼接
dim=-1: 如果行和列数都相同则按行进行拼接，否则按照行数或列数相等的维度进行拼接
假设 a 和 b 都是 Tensor，且 a 的维度为 [2, 3]，b 的维度为 [2, 4]，则
torch.cat((a, b), dim=1) 的维度为 [2, 7]
2、torch.nn.CrossEntropyLoss()
函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。CrossEntropyLoss 函数是将 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 两个函数组合在一起使用，故而传入的预测值不需要先进行 torch.nnSoftmax 操作。
参数：
input(N, C)：N 是 batch_size，C 则是类别数，即在定义模型输出时，输出节点个数要定义为 [N, C]。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是浮点数，即 float32
target(N)：N 是 batch_size，故 target 需要是 1D 张量。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是 long，即 int64
例子：
loss = nn.CrossEntropyLoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
output = loss(input, target)
output
输出为：
tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)
