plt.imshow(cat.max(axis=-1),cmap='gray') #(456, 730, 3) 456:0 730:1 3:2 (-1代表最后一个) plt.imshow(cat.min(axis=-1),cmap='gray') plt.imshow(cat.mean(axis=-1),cmap='gray')#实际中会用这个灰度化 4.其他聚合操作 FunctionNameNaN-safeVersionDescription np.sumnp.nansumComputes...
cat.shape # (456, 730, 3) # 拆分 cat2 = np.split(cat, 2, axis=0) cat2[0] plt.imshow(cat2[0]) # 拆分成5分 cat2 = np.split(cat, 5, axis=1) plt.imshow(cat2[2]) 6. 拷贝/复制/副本 copy # 赋值: 不使用copy n1 = np.arange(10) n2 = n1 n1[0] = 100 display(n1, ...
# 上下翻转 plt.imshow(cat[::-1])# 左右翻转 plt.imshow(cat[:,::-1])# 第三个维度翻转,颜...
3:numpy的一些操作 matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt Cat=plt.imread("C:/Users/19575/Desktop/a.jpg")//读取一个图片变成数组ndarray plt.imshow(cat) <matplotlib.image.AxesImage object at 0x000000000EE88EB8> >>> plt.show()//把图片给显示出来 >>> cat3=cat-20//对图片进行减操作 >...
2D 数组的操作方式基本相同。 如果从这个数组开始: >>> arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用以下方法反转所有行和所有列中的内容: >>> reversed_arr = np.flip(arr_2d)>>> print(reversed_arr)[[12 11 10 9][ 8 7 6 5][ 4 3 2 ...
使用reshape,传入tuple进行变形操作(多维数组传入负数直接变成一维数组:cat.reshape(-1)) 4.级联 np.concatenate() ,参数是列表(可以传List或者tuple),纬度和形状必须相同,通过axis可以改变级联的方向 使用axis改变级联方向 图片同理: 使用np.hstack与np.vstack进行纬度变更,分别是变成水平与垂直转换,来处理自己 ...
save('outfile2', a) pig@deep:~/Desktop/note/python/numpy$ cat outfile.npy �NUMPY�F{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), } ����pig@deep:~/Desktop/note/python/numpy$ cat outfile2.npy �NUMPY�F{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, ...
cat_img_arr = plt.imread('./cat.jpg') plt.imshow(cat_img_arr) #查看形状: cat_img_arr.shape #结果为: (456,730,3) #查看元素类型: cat_img_arr.dtype 结果为: dtype('uint8') 回到顶部 三.基本操作 #生成数组 arr = np.random.randint(60,100,size=(7,5)) ...
In [12]: plt.imshow(cat1) Out[12]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x222924b0320> In [13]: plt.show() 1. 2. 3. 二、Numpy创建数组 1.使用np.array()由python list创建 In [14]: import numpy as np #创建列表 In [15]: a = [1,2,3,4,5] #将列表转换为数组 In [16]: b =...