# Extract the focused part using array slicing focused_part = image[top:bottom, left:right] return focused_part display(crop_image(reduced_M, 4, 2)) 5、RGB通道 def RGB_image(image,image_color): if image_color == 'R': #make a copy of image for the color channel img_R = image.co...
np.testing.assert_equal(np.array([1,2,6]), factorial(3))deftest_zero(self):#Test for the factorial of 0 that should pass.self.assertEqual(1, factorial(0))deftest_negative(self):#Test for the factorial of negative numbers that should fail.# It should throw a ValueError, but we expec...
# Extract the focused part using array slicing focused_part = image[top:bottom, left:right] return focused_part display(crop_image(reduced_M, 4, 2)) 5、RGB通道 def RGB_image(image,image_color): if image_color == 'R': #make a copy of image for the color channel img_R = image.co...
assert_array_less 如果两个数组的形状不同,并且第一个数组的元素严格小于第二个数组的元素,则会引发异常 assert_equal 如果两个对象不相等,则此引发异常 assert_raises 如果使用定义的参数调用的可调用函数未引发指定的异常,则此操作失败 assert_warns 如果未引发指定的警告,则会失败 assert_string_equal 断言两个...
>>>x = np.arange(6).reshape(2,3) >>>np.ones_like(np.arange(6).reshape(2,3)) array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) >>>x = np.arange(6).reshape(2,3) >>>np.ones_like(x,dtype=np.float64) array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) >>>x = np.arange(6).reshape...
>> arr_np array([0, 1, 2, 3, 4]) >> arr_np.dtype dtype('int32') >> arr_np.itemsize 4 上述arr_np 中保存的元素类型为 32 位整型,一个字节 8 位,因此其 itemsize 为4 个字节。 使用size 属性获取 ndarray 一个包含多少个元素:...
43. Make an array immutable (read-only) 使一个数组不变(只读) Z = np.zeros(10) Z.flags.writeable = False Z[0] = 1 44. Consider a random 10x2 matrix representing cartesian coordinates, convert them to polar coordinates 给定表示笛卡尔坐标的一个10*2的随机矩阵,将其转换为极坐标 ...
importnumpyasnp# 使用浮点数创建3x3 arange数组float_3x3=np.arange(0.1,0.91,0.1).reshape(3,3)print("Float 3x3 arange array from numpyarray.com:")print(float_3x3) Python Copy Output: 这个例子创建了一个从0.1开始,以0.1为步长,到0.91(不包括0.91)的浮点数数组,然后将其重塑为3×3数组。
numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a # 直接赋值, a,b,c,d是同一个array ...
a = np.array([1, 2, 3]) a.dtype dtype('int64') b = np.array([1., 2., 3.]) b array([ 1., 2., 3.])不同的数据类型可以更紧凑的在内存中存储数据,但是大多数时候我们都只是操作浮点数据。注意,在上面的例子中,Numpy自动从输入中识别了数据类型。