n2.reshape((-1,)) # 变成一维 # 改变cat的形状 cat.shape # (456, 730, 3) # -1 表示行会自动分配,列数是6 cat2 = cat.reshape((-1, 6)) cat2.shape # (166440, 6) # -1 表示列会自动分配,行数是6 cat2 = cat.reshape((6,-1)) cat2.shape # (6, 166440) 4. 级联 concatenate ...
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...
8. 可以用切片操作来给数组赋值，但它不能改变原始数组的尺寸，在进行x[obj] = vlaue的赋值操作时，...
如果在命令行中使用,可以使用类似以下的命令随时读取已保存的 CSV 文件: $ cat np.csv# 1, 2, 3, 4-2.58,0.43,-1.24,1.600.99,1.17,0.94,-0.150.77,0.81,-0.95,0.120.20,0.35,1.97,0.52 或者你可以随时用文本编辑器打开文件! 如果你对 Pandas 感兴趣,请查看官方 Pandas 文档。了解如何使用官方 Pandas ...
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 ...
animals = ['cat','dog','monkey']foridx, animalinenumerate(animals):print(f'#{idx+1}:{animal}')# Prints "#1: cat", "#2: dog", "#3: monkey", each on its own line list comprehension nums = [0,1,2,3,4] squares = [x **2forxinnums]print(squares)# Prints [0, 1, 4, ...
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 ...
对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论如何它都是快速的。 最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升...
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 =...
Numpy是python的一个三方库,主要是用于计算的,数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。 很多情况下,我们可以与SciPy和 Matplotlib(绘图库)一起使用。来替代MatLab,下面我来来看一下numpy库的常见的一些操作。 代码语言:javascript 复制 #!/usr/bin/env python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpif__name...