a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

MATLAB 的unique函数——求数组矩阵的唯一值 相关MathWork文档见此:unique数组中的唯一值 1.C = unique(A) 返回与 A 中相同的数据,但是不包含重复项.C 已按照从小到大排序. 2.C = unique(A,___,'rows') 和 C = unique(A,'rows',___) 将 A 中的每一行视为单个实体,并按排序顺序返回 A 中的唯一行.必须指定 A,而 setOrder 和 occurrence 是可选的. 'rows' 选项不支持元胞数组.

Python下将数组/矩阵转换成Image类 原创 2017年04月21日 19:21:27 标签: python / 图像处理 3596 先说明一下为什么要将数组转换成Image类.我处理的图像是FITS (Flexible Image Transport System)文件,是一种灰度图像文件,也就是单通道图像.FITS图像的特点是灰度值取值为0~65535,这类图像在python下读成数组首先是不能直接转换成位图,也就不能用OpenCV.Image等方法了.如果是普通的jpg图像,用自带的

1.numpy.nonzero(condition),返回参数condition(为数组或者矩阵)中非0元素的索引所形成的ndarray数组,同时也可以返回condition中布尔值为True的值索引,其中,数值0为False,其余的都为True. >>>b=np.mat(np.arange(10)).T >>>b matrix([[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]]) >>>np.nonz

二维数组: public static void Main(string[] args) { int[,] a = new int[3, 3]; Random rom = new Random(); for (int x = 0; x < a.GetLength(0); x++) { for (int y = 0; y < a.GetLength(1); y++) { a[x, y] = rom.Next(31); Console.Write("{0} ", a[x, y]

1 变量类型 1.1基本 1.2 特殊变量 ans •i,j: complex number •Inf: 无穷大 •eps: 2.2204e-016 •NaN: not a number •pi:pai 注意:关键字是可以做变量的 1.3 numeric display format 1.4 some useful functions •clc: clear command windowdisplay •clear: remove all variables in the workspace •

学习自:python插值填补缺省值_插值缺失值2d python_weixin_39592315的博客-CSDN博客 问题 假设我们有一个2D数组(或者矩阵),其中有一些缺省值NaN,就像下边这样: 1 2 3 NaN 5 2 3 4 NaN 6 3 4 NaN NaN 7 4 5 NaN NaN 5 5 6 7 8 9 我们怎么将这些NaN填充为一些合理的值呢? 解决方案 我们可以用scipy.interpolate.griddata进行插值,这里先把完整代码放上来: #二维缺省值插值 imp

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

我们在做各种模型训练时,往往会先将数据处理成矩阵,然后交给建模的人去训练.这时通常数据清洗者提交的是保存了矩阵的文件,一般为TXT或csv,接下来主要讲解我在实现这个过程中遇到的一些问题. import numpy numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter=',') 看上面这段d代码,通常我们会直接使用上面这两句代码来进行保存.但通常会遇到下面两类错误: 1. 类型匹配错误 如上面截图.原因是:loadtxt()这个函数本身在默认情况下认为数据元

[BZOJ1009][HNOI2008]GT考试 Description 阿申准备报名参加GT考试,准考证号为N位数X1X2....Xn(0<=Xi<=9),他不希望准考证号上出现不吉利的数字.他的不吉利数学A1A2...Am(0<=Ai<=9)有M位,不出现是指X1X2...Xn中没有恰好一段等于A1A2...Am. A1和X1可以为0 Input 第一行输入N,M,K.接下来一行输入M位的数. N<=10^9,M<=20,K<=1000 Output 阿申想知

我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product).在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白了. ## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array

#include <iostream> using namespace std; int main(){ ][]={{,,},{,,}}; ][]; ;j<;j++){ ;i<;i++){ cout<<a[j][i]<<" "; b[i][j]=a[j][i]; } cout<<endl; } cout<<"array b:"<<endl; ;i<;i++){ ;j<;j

1.列表与数组区别 numpy数组的所有元素类型是相同的,而列表的元素类型是任意的. 2.numpy数组与矩阵区别 矩阵必须是二维的,数组可以是多维的,matrix是array的一个分支. matrix的优势:矩阵乘法较简单,如矩阵A.B相乘:A*B array遵循逐个元素的计算,所以数组c.d:c*d表示c的每个元素与d的对应元素相乘. 可以看出矩阵的乘法和数组的乘法并不相同. **运算符意义也不一样.若a是矩阵则a**2=a*a:若A是数组,则A**2表示A的每个元素执行平方操作. 3.数组

from numpy import *   a1 =[[1,2,3],[4,5,6]] #列表 print('a1 :',a1) #('a1 :', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])   a2 = array(a1) #列表 -----> 数组 print('a2 :',a2) #('a2 :', array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]))   a3 = mat(a1) #列表 ----> 矩阵 print('a3 :',a3) #('a3 :', matrix(

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

Problem Description 数组--矩阵的转置 给定一个m*n的矩阵(m,n<=100),求该矩阵的转置矩阵并输出. Input 输入包含多组测试数据,每组测试数据格式如下: 第一行包含两个数m,n 以下m行,每行n个数,分别代表矩阵内的元素. (保证矩阵内的数字在int范围之内) Output 对于每组输出,输出给定矩阵的转置矩阵.两组输出之间用空行隔开. Sample Input 2 3 1 2 3 4 5 6 1 1 1 Sample Output 1 4 2 5 3 6 1

数据结构实验之数组一:矩阵转置 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 数组--矩阵的转置 给定一个m*n的矩阵(m,n<=100),求该矩阵的转置矩阵并输出. Input 输入包含多组测试数据,每组测试数据格式如下: 第一行包含两个数m,n 以下m行,每行n个数,分别代表矩阵内的元素. (保证矩阵内的数字在int范围之内) Output 对于每组输出,输出给定矩阵的转置矩阵.两组输出之间用空行隔开. Sam

效果如下 实现方法: [ [0,0,1,1,1,0,0], [0,1,1,0,1,1,0], [1,1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,0,1,1], [0,1,1,0,1,1,0], [0,0,1,1,1,0,0] ] 通过如上的二维数组矩阵,绘制圆点的位置,从而形成文字,根据二维数组的索引,整个数字在canvas中的位置,还有每个点的半径,即可计算

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式

[字符串与数组] Q:Write an algorithm such that if an element in an MxN matrix is 0, its entire row and column is set to 0. 题目:写一个算法,如果一个 MxN矩阵中某个元素为0,则将该元素所在的行.列都置为0. 解答: 方法一:错误的解法,思维误区.依次遍历二维数组(矩阵),遇到一个0,就将这个0所在的行和列全部置为0,咋看一下没问题,仔细一想不对啊,这样做后,很有可能操作完后,这个二维数

今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array类型的处理,而matrix只是一部分支持而已. 这个转载还是先放着了,少用,少用! from http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5760458.html numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class