使用Numpy的astype方法将float类型转换为uint8类型: 直接使用astype(np.uint8)进行转换会导致数据丢失,因为uint8类型的范围是0到255,而float类型可能包含超出这个范围的值。 通常,在转换之前,我们需要对float数据进行缩放,确保它们在0到255的范围内。 以下是缩放并转换的示例代码: python # 假设float数据的范围是[...
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int8 / byte int16 / short int32 / intc / int_ / long int64 / longlong / intp / int0(零非字母O) uint8 / ubyte uint16 / ushort uint32 / uintc uint64 / ulonglong / uintp / uint0(零非字母O) float16 / half 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 ...
uint16 无符号整数(0 to 65535) uint32 无符号整数(0 to 4294967295) uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615) float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 float64 双精度浮点数,包...
uint64 无符号整数,范围为 0 到2 ** 64-1 float16 半精度浮点数,具有符号位,5 位指数和 10 位尾数 float32 单精度浮点数,具有符号位,8 位指数和 23 位尾数 float64或float 双精度浮点数,具有符号位,11 位指数和 52 位尾数 complex64 复数,由两个 32 位浮点数(实部和虚部)表示 complex128或complex ...
在这里,我们首先创建一个 np.uint8 类型的数组 uint8_array,包含了三个元素:0、128 和 255。然后,我们使用 astype 函数将其转换为 np.float32 类型的数组 float32_array。为了将数据归一化到 [0, 1] 的范围内,我们还需要将 float32_array 中的每个元素除以 255。
上面的 f 表示的是float类型。 类型转换 如果想要转换一个现有的数组类型,可以使用数组自带的astype方法,也可以调用np的强制转换方法: In [33]: z = np.arange(3, dtype=np.uint8) In [34]: z Out[34]: array([0,1,2], dtype=uint8)
cv2.imshow()也可以显示uint8和int32类型的矩阵,由于矩阵过小,cv的窗口很小,就不截图了。 浮点型 1.简单例子 e=np.arange(9).reshape((3,3)).astype(np.float32) plt.imshow(e,'gray') Out[20]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x2454486b8d0> ...
uint16 无符号整数(0 to 65535) uint32 无符号整数(0 to 4294967295) uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615) float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 float64 双精度浮点数,包...
float64[123]int64 一维数组和二维数组 先看一段代码示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp #一维数组 a=np.array([1,2,3,4])print("a数据类型:",type(a))print("a数组元素数据类型:",a.dtype)print("a数组元素总数:",a.size)print("a数组形状:",a.shape)prin...