plt显示uint8和int32的效果是一样的,都可以显示 cv2.namedWindow('1', cv2.WINDOW_NORMAL); cv2.imshow('1',c); cv2.imshow('1',d); 1. 2. 3. 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)).as...
data = np.fromfile('binary_file.bin', dtype=np.int32) 这里假设二进制文件中的数据类型为32位有符号整数(np.int32),你可以根据实际情况选择适当的数据类型。 将整数数据转换为无符号8位整数: 代码语言:txt 复制 data = data.astype(np.uint8) 使用astype(...
# [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32 print(y,type(y),y.dtype) # [[1 1 1] # [1 1 1] # [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32 print(z,type(z),z.dtype) # [[1 1 1] # [1 1 2] # [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32 print(w,type(w),w.dtype) ...
import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1.2, 2.7, 3.5, 4.8]) # 将NumPy数组转换为uint8 arr_uint8 = arr.astype(np.uint8) # 打印转换后的数组 print(arr_uint8) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 [1 2 3 4] 在上述示例中,我们首先导入了NumPy库,并创建了一个包含浮点数的Nu...
numpy.int32 numpy.int64 3,无符号的整数类型: numpy.uint8 numpy.uint16 numpy.uint32 numpy.uint64 4,浮点数类型: numpy.float16 numpy.float32 numpy.float64 numpy.float96 numpy.float128 5,复数类型: numpy.complex64 numpy.complex128 numpy.complex192 ...
运行完以上代码,会输出大小为588,738,3通道,元素数据类型为uint8的图像。 > Shape: (588, 738, 3) > Data type: uint8 2,把元素数据类型 unit8 转换成 float32 [ndarray].astype可以把数据类型转换成指定的np数据类型。数据类型例如有: int np.int np.float64 more… 具体,请参考 numpy.ndarray.astype...
int: int8、int16、int32、int64 、uint8(代表无符号) float: float16、float32、float64 str字符串类型 int8 表示2**8个数字即 -128到127 有符号 uint8表示256个数字 无符号即只有正数 即0到255 array 创建时指定 import numpy as np np.array([1,2,5,8,2],dtype = 'float32') ...
import numpy as np A = np.random.randint(low = 0,high=255,size=300,dtype=np.uint8) print(...
数据类型有bool, int, int8, int16, int32, int64, int128, uint8, uint16, uint32, uint64, uint128, float, float16, float32, float64, complex64/128. 数据维度的Python表示: 数据维度 python表示 示例 一维数据 列表和集合类型 有序[3.1398, 3.1349, 3.1376] 无序{3.1398, 3.1349, 3.1376} 二维...