# (创建ndarry数组)(dtype: 数据类型,另有float64, int32,int64,string_,bool...) x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], dtype=np.float32) print("1:", x) y = np.array((1, 2, 3, 45, 6, 7, 8)) print("2:", y) a = np.arange(24) # 创建一个一维数组 print(...
array([], dtype=DTYPE) # Compose for i in xrange(NTONES): newtone = generate(freqs[i], amp=amps[i], duration=durations[i], phi=phi[i]) tone = np.concatenate((tone, newtone)) scipy.io.wavfile.write('generated_tone.wav', RATE, tone) # Plot audio data plt.plot(np.linspace(0,...
imshow(lena) #Plot the resized array plt.subplot(212) plt.title("Resized") plt.axis("off") plt.imshow(resized) plt.show() 工作原理 repeat()函数重复数组,在这种情况下,这会导致原始图像的大小改变。 subplot() matplotlib 函数创建一个子图。 imshow()函数显示图像。 最后,show()函数显示最终结果。
tone = np.array([], dtype=DTYPE) # Compose for i in xrange(NTONES): newtone = generate(freqs[i], amp=amps[i], duration=durations[i], phi=phi[i]) tone = np.concatenate((tone, newtone)) scipy.io.wavfile.write('generated_tone.wav', RATE, tone) # Plot audio data plt.plot(np....
原文:Learning NumPy Array 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本
(NTONES,))tone = np.array([], dtype=DTYPE)# Composefor i in xrange(NTONES):newtone = generate(freqs[i], amp=amps[i], duration=durations[i], phi=phi[i])tone = np.concatenate((tone, newtone))scipy.io.wavfile.write('generated_tone.wav', RATE, tone)# Plot audio dataplt.plot(np...
In: m = array([arange(2), arange(2)])In: mOut:array([[0, 1],[0, 1]]) 要显示数组形状,请参见以下代码行: In: m.shapeOut: (2, 2) 我们使用arange()函数创建了一个2 x 2的数组。 没有任何警告,array()函数出现在舞台上。
# 创建复数数组complex_data=np.array([1+2j,3+4j,5+6j],dtype=np.complex128)# 查看复数数组的类型和内存占用print(f"复数数组类型:{complex_data.dtype}")print(f"复数数组内存占用:{complex_data.nbytes}字节") 2.20.2.2 存储优化技巧 可以通过选择不同的数据类型和使用内存映射来优化复数数组的存储。
PILImage对象具有__array_interface__属性。 让我们检查它的内容。 此属性的值是 Python 字典: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 array_interface=img.__array_interface__print("Keys",array_interface.keys())print("Shape",array_interface['shape'])print("Typestr",array_interface['type...
没有任何警告,array()函数出现在舞台上。 array()函数从提供给它的对象创建一个数组。 该对象必须是类似数组的,例如 Python 列表。 在前面的示例中,我们传入了一个数组列表。 该对象是array()函数的唯一必需参数。 NumPy 函数倾向于具有许多带有预定义默认值的可选参数。 选择数组元素 从时间到时间,我们将要选择...