array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> x[::-1] # returns a view: Out[3]: array([[5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 号 这实际上并没有颠倒矩阵。 应该使用np.flip来实际反转元素 >>> np.flip(x) Out[4]: ar...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
array([[[3, 6], [2, 5], [1, 4]], [[3, 6], [2, 5], [1, 4]]]) 的signature告诉它传递一个二维数组,并期望背面的2D阵列。 (我应该探讨如何signature扮演与otypes参数。) 一些快速的时间比较: In [287]: timeit np.array([np.rot90(i) for i in a]) 10000 loops, best of 3: 40...
1. NumPy reverse array using np.flip() function Thenp.flip() functionis one of the most straightforward ways NumPy reserve array in Python. It reverses the order of elements in an array along the specified axis. If the axis is not specified, it reverses the array along all axes. For in...
classFlip(object):def__call__(self,X,Y):foraxisin[0,1]:ifnp.random.rand(1)<0.5:X=np.flip(X,axis)Y=np.flip(Y,axis)returnX,Y 裁剪 要进行图像增广,通常会随机裁剪图像。换句话说,我们在随机区域上裁剪了一部分随机大小的图像。 可以从尺寸的比例(高度,宽度)中选择裁剪图像的尺寸。如果未指定...
src---源图像。flipCode---翻转方式。flipCode == 0,垂直翻转(沿x轴翻转);flipCode>0,水平翻转(沿y轴翻转);flipCode< 0,水平垂直翻转(先沿X轴翻转,再沿Y轴翻转,等价于旋转180°)。 import cv2 import numpy as np cat = cv2.imread('image\\cat.jpg') # 翻转图像 flip_cat1 = cv2.flip(cat, ...
cv.imshow('lena_flip.jpg', im_flip) # 以图像中心为旋转点旋转图像 h, w = im.shape[:2] M = cv.getRotationMatrix2D((w/2, h/2), 45, 1) im_rt = cv.warpAffine(im, M, (w, h)) cv.imshow('lena_rt.jpg', im_rt) #沿x轴负方向移动100个像素 ...
flipCode:翻转代码 指定如何翻转数组的标志。该参数可使用以下值。 '0': 垂直翻转。图像围绕 x 轴翻转。 '1': 水平翻转。图像围绕 Y 轴翻转 '-1': 图像围绕两个轴翻转 默认值为 1: importcv2 img = cv2.imread('../img/dog.jpg')# Flip the image horizontallyx_flip = cv2.flip(img,1)# Flip ...
pygame.display.flip(): 这与update()函数相同,可以使屏幕上的任何新更新可见。在制作或 blitting 形状或字符时,必须在游戏结束时调用此方法,以确保所有对象都被正确渲染。这将交换 pygame 缓冲区,因为 pygame 是一个双缓冲框架。 上述代码在执行时呈现绿色矩形形状。正如我们之前提到的,rect()方法负责创建矩形区域...
[ 1. 8. 9.]# [ 2. 7. 10.]# [ 3. 6. 11.]# [ 4. 5. 12.]] 或者,如果允许使用numpy函数,则可以结合使用切片和np.flip来翻转每个奇数列: import numpy as np# just your input datamat = np.arange(1.0, 13.0).reshape(3, 4).Tmat[:, 1::2] = np.flip(mat[:, 1::2])print(...