arr=np.array([1,2,3,4,5])arr.resize(3,2)print("Resized array from numpyarray.com:",arr) Python Copy Output: 作为独立函数使用: importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])resized_arr=np.resize(arr,(3,2))print("Original array from numpyarray.com:",arr)print("Resized array:",r...
image = Image.open('E:/PycharmProjects/style_transfer2/data/images/neural-style/tim.jpg') image.show() image.save('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jpg') im_arr=np.array(image) print(im_arr.shape) img=Image.fromarray(np.uint8(im_arr))#array转换成image img.save('C:/Users/Administrat...
sort()函数返回输入数组的排序副本,argsort()函数返回的是数组值从小到大的索引号,这两个函数的参数完全一致 numpy.sort(arr, axis=-1, kind='quicksort', order=None) numpy.argsort(arr, axis=-1, kind='quicksort', order=None) # arr: 要排序的数组 # axis: 轴,指定排序的轴,默认值-1,表示没有...
importosimportnumpyasnp# 可以将列表、元组或任何类似数组的对象传递给 array() 方法,然后它将被转换为 ndarray# 函数原型: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None,ndmin = 0)arr = np.array([1,2,3,4,5])# arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))print(arr)print(type...
from PIL import Image# image_array是归一化的二维浮点数矩阵image_array *= 255 # 变换为0-255的灰度值im = Image.fromarray(...image_array)im = im.convert('L') # 这样才能转为灰度图,如果是彩色图则改L为‘RGB’im.save('outfile.png') 4.3K20 将一维数组转变成二维数组 original 中下标从 0 ...
a = np.array([9, 8, 7, 6, 5, ]) a[1:4:2] = array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长] a[::2] = array([9, 7, 5]) 缺省时,表示从第0个元素开始,到最后一个元素 a[::1] = array([9, 8, 7, 6, 5]) ...
array转换成image Image.fromarray(np.uint8...(img)) 参考资料: http://stackoverflow.com/questions/384759/pil-and-numpy 1.9K90 图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了 公式实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式,它是监督机器...
I = I.resize([150,150]) # Convert to numpy array arr = np.asarray(I) # Optionaly Convert it back to an image and show im = PIL.Image.fromarray(np.uint8(arr)) Image.Image.show(im) 61、丢弃numpy.ndarray中所有缺省值 a =np.array([1,2,3,np.nan,5,6,7,np.nan]) ...
import numpy as npfrom PIL import Image # 图像缩放、旋转、翻转、裁剪img = np.array(Image.open('image.png'))img_resize = np.array(Image.fromarray(img).resize((width, height)))img_rotate = np.array(Image.fromarray(img).rotate(angle))img_flip = np.array(Image.fromarray(img).transpose(...
import dask.array as da import dask_image.imread from PIL import Image # 使用Dask加载图像集合 images = dask_image.imread.imread('image*.jpg') # 并行调整图像大小 resized_images = da.stack([da.resize(image, (300, 300)) for image in images]) ...