import numpy as np # Initialize 2D array my_2d_array = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]], dtype=np.int64) # Print subsets print(my_2d_array[1][2]) print(my_2d_array[1,2]) Powered By import numpy as np # Initialize 3D array my_3d_array = np.array([[[1,2,3,4]...
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...
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。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 以下粘贴部分代码,完整代码目录已上传至Github Numpy learn_numpy/demo02 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) ...
NumPy:NumPy 支持对整个数组进行直接的数学运算(如加法、乘法等),所有运算都是针对每个元素进行的,这称为向量化操作,非常高效。 List:Python 中的列表没有直接的数学运算支持,必须使用循环或列表推导式手动对每个元素进行运算。 示例代码对比 import numpy as np # NumPy 数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4])...
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.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 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import CubicSpline class Natural_cubic_spline: def __init__(self,x,y): self.x = np.array(x) #n个点的x值 self.y = np.array(y) #n个点的y值 self.h = self.x[1:] - self.x[:-1] #n-1个值 self.dy ...