Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 一.修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order…

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…

""" Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

1.上次介绍了一点点numpy的操作,今天我们来介绍它如何用多维数组操作图片,这之前我们要了解一下色彩是由blue ,green ,red 三种颜色混合而成,0:表示黑色 ,127:灰色 ,255:白色   :接下来我们还是来看代码: import cv2 as cv import numpy as np def access_piexls(image): print(image.shape) #获取图像的形状大小 height=image.shape[0] #图像的第一维度高度 width=i…

numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n') print(a*b) [[ 2 6 10] [ 6 10 14]] [[ 1 8 21] [ 8 25 48]] 若两个数组形状不同,且有一个数组维度为1,则会触发广播机…

NumPy之:ndarray多维数组操作 目录 简介 创建ndarray ndarray的属性 ndarray中元素的类型转换 ndarray的数学运算 index和切片 基本使用 index with slice boolean index Fancy indexing 数组变换 简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作,多维数组对象也叫做ndarray.我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算. 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作,大家可以在数据…

NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 简单理解: 2维是EXCEL表格里面的多行多列 3维是EXCEL表格里面的多行多列+下面的sheet1.2.3 4维是包括了同一个文件夹下不同名称的EXCEL表格 5维是同一分区不同文件夹下不同名称的EXCEL表格 6维是不同分区不同文件夹下不同名称的EXCEL表格 多维数组非…

字符数组 该部分内容见 numpy-ref-1.14.5 中的 1.6.4 字符数组Character arrays (numpy.char) 和 3.1.4 创建字符数组Creating character arrays (numpy.char) 字符操作 现在没有感觉到字符操作的重要性,所以暂时了解看看,不做深入学习.numpy-ref-1.14.5 中3.4.1 string operation(P496) 下面两个文档整理的比较详细(也不知道谁抄谁的)Numpy字符操作 和 NumPy字…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/142 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 n维数组是NumPy的核心概念,大部分数据的操作都是基于n维数组完成的.本系列内容覆盖到1维数组操作.2维数组操作.3维数组操作方法,本篇讲解Numpy与1维数组操作. 一.向量初始化 可以通过Python列表创建NumPy数组. 如图…

(一)Numpy数组对象 Numpy中的nadrray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成: 实际的数据 描述这些数据的元数据 大部分的数组操作仅仅修改元数据部分,而不改变底层的实际数据. 数组的数据类型: In: a = arange(5)In: a.dtypeOut: dtype('int64') 数组的维度: In [4]: aOut[4]: array([0, 1, 2, 3, 4])In: a.shapeOut: (5,) 数组的shape属性返回一个元组(tuple),元组中的元素…