3.1. 使用 array() 函数创建 1D Numpy 数组 Numpy array() 函数使用一个列表的元素参数并返回一个一维数组。 在接下来的示例中我们将引入 numpy 库并使用 array() 函数来创建一个一维数组。 importnumpyasnp # create numpy array a = np.array([5,8,12]) print(a) 执行和输出: 3.2. 使用 arange() ...
cv2.imwrite('test.jpg', array) # 类型转换 array = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_GRAY2BGR) print("shape:" + str(array.shape)) cv2.imwrite('test2.jpg', array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. shape:(20, 30) <class 'numpy.ndar...
i_array = np.array(i_list) # converts list to np.array i_array_rs1 = i_array.reshape(1, -1) i_array_rs2 = i_array.reshape(-1, 1) i_array_rs_SUM = i_array_rs1 + i_array_rs2 print(i_array_rs_SUM) # prints the sum of reshaped arrays, which doesn't work for my i...
Python Program to Add Column to NumPy 2D Array # Import numpyimportnumpyasnp# Creating an arrayarr=np.zeros((6,2))# Display original arrayprint("Original array:\n",arr,"\n")# Creating single column arraycol=np.ones((6,1))# Adding col in arrres=np.hstack((arr,col))# Display res...
Python program to concatenate 2D arrays with 1D array in NumPy # Import numpyimportnumpyasnp# Creating arraysarr1=np.array([20,30]) arr2=np.array( [ [1,2],[3,4] ] )# Display Original arraysprint("Original array 1:\n",arr1,"\n")print("Original array 2:\n",arr2,"\n")# us...
NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other sequence-like objects like lists. NumPy数组也可以与其他数组或其他类似于序列的对象(如列表)建立索引。 Let’s take a look at a few examples. 让我们来看几个例子。 I’m first going to define my array z1. 我首先要定义我的数组z1。
from numpy import sqrt from skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_doh im = imread('../images/butterfly.png') im_gray = rgb2gray(im) log_blobs = blob_log(im_gray, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.1) log_blobs[:, 2] = sqrt(2) * log_blobs[:, 2] # Compute...
numpy.atleast_2d(*arys)[source] 将输入视为至少具有二维的数组。 例子 1)输入不同的数组的示例 importnumpyasnp# 输入是一个标量(零维数组)a =5result = np.atleast_2d(a) print(result)# 输出: [[5]]# 示例 2: 输入是一维数组b = np.array([1,2,3]) ...
numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs):array是要要被填充的数据,第二个参数指定填充的长度,mod用于指定填充的数据,默认是0,如果是constant,则需要指定填充的值。 numpy.arange(start, stop, step, dtype = None):举例numpy.arange(3),输出[0,1,2] ...
import numpy as np # 交换二维数组的轴 x = np.array([[1, 2, 3]]) print("原数组:") print(x) # 交换轴0和轴1 result = np.swapaxes(x, 0, 1) print("交换后的数组:") print(result) # 交换三维数组的轴 x = np.array([[[0, 1], [2, 3]], [[4, 5], [6, 7]]]) print...