importnumpyasnp 数组创建 ## 常规创建方法a=np.array([2,3,4])b=np.array([2.0,3.0,4.0])c=np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d=np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex)# 指定数据类型printa,a.dtypeprintb,b.dtypeprintc,c.dtypeprintd,d.dtype [234]int32[2\.3\.4.]float64[[1\...
代码实例 import numpy as np X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]]) #X 是一个二维数组,维度为 0 ,1;第 0 层 [] 表示第 0 维;第 1 层 [] 表示第 1 维; # X[n0,n1] 表示第 0 维 取第n0 个元素 ,第 1 维取第 n1 个元素 print(X[...
复制 >>>np.hstack((a,b))array([0,1,2,0,2,4],[3,4,5,6,8,10],[6,7,8,12,14,16])>>>np.concatenate((a,b),axis=1)array([0,1,2,0,2,4],[3,4,5,6,8,10],[6,7,8,12,14,16]) 2、垂直组合 代码语言:javascript 复制 >>>np.vstack((a,b))array([0,1,2],[3,4...
I’m first going to define my array z1. 我首先要定义我的数组z1。 And let’s put in a few elements in there– 1, 3, 5, 7, and 9, for example. 让我们把一些元素放进去,比如1,3,5,7和9。 I can then define a new array called z2, which is just z1 with one added to every ...
With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我...
对于一个3维数组,可以使用以下方式进行索引操作: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个3维数组 arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) # 访问数组中的元素 element = arr[1, 0, 2] print(element) 在上述代码中,我们创建了一个3维...
import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 裁剪ROI区域 roi = arr[1:3, 1:3] print(roi) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 [[ 6 7] [10 11]] 在上述代码中,我们创建了一个二维数组arr,然后使用切片操作arr[1...
Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类 ...
[1],1))yuv_array=np.concatenate((y,u,v),axis=2)yuv_array[:,:,0]=yuv_array[:,:,0].clip(16,235).astype(yuv_array.dtype)-16yuv_array[:,:,1:]=yuv_array[:,:,1:].clip(16,240).astype(yuv_array.dtype)-128convert=np.array([#[1.164,0.000,1.793],[1.164,-0.213,-0.533],[...
numpy.inf # 负无穷大 numpy.NINF # e numpy.e # 圆周率 numpy.pi # 非数字 numpy.nan --- 数组维度(形状)编辑 1、数组重塑 #...数组reshape重塑, 不会改变原数组,函数返回修改后的数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) b=a.reshape((2,3)) # 传入的参数最好为元组,元组参数为你想...