先了解ndarray(一个多维数组)的生成. 第一种生成方法就是np.random.randn(n,m),这回生成一个形状是n*m的ndarray.如下图. 第二种生成方法:传入一个列表listDemo,np.array(listDemo),传入一个一维列表就返回一个一维ndarray,传入一个二维列表就返回一个二维ndarray,以此类推. 可以在生成的时候设置一个类型(这里的类型是Numpy的数据类型)就可以指定新的ndarray里的数据类型. 改变类型还可以使用astype方法. 还有一些…

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1.增加维度 高纬度打印出来很不好观察,所以打印出来shape更加容易理解维度的增加, 此外一维向量a=np.array([1,2,3]), a[:,None],相当于变为二维并转置了shape=(3,1) b Out[16]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b.shape Out[17]: (3, 3) b[None,:,:].shape Out[18]: (1, 3, 3) b[:,None,:].shape Out[19]: (3, 1,…

类似于投硬币,简单的随机散步就是在前进一步(+1)和后退一步(-1)之间随机选择. 生成多个随机漫步. 并对多个随机漫步进行简单分析.…

ndarray的花式索引. 正负数索引,正数就是从0开始的下标正向寻找,负数是-1开始的负向寻找. arr[[1,5,2,6],[0,3,1,2]]:拿取arr[1,0],arr[5,3],arr[2,1],arr[6,2]元素 arr[[1,5,2,6]][:,[0,3,1,2]]:拿取行下标为1,5,2,6的元素,并每行的排序更改为0,3,1,2返回-------另一种实现方法arr[np.ix_([1,5,2,6],[0,3,1,2])],使用np.ix_方法 数组的简单转置arr.T 求…

ndarray的简单数学计算就和普通的a+b,a-b,a*b,a/b等类似. 关于ndarray的切片: arr[n]:寻找第n个元素(针对一维)arr[n:m]:从下标为n元素开始,截取到下标为m-1的位置ndarray的广播赋值: arr[n:m] = x 从下标为n元素开始,截取到下标为m-1的位置对应的值都变成x单个赋值: obj = arr[n:m], obj[i] = x, 将截取出来obj里的下标为i的值更改为x 二维数组:arr[n,m]:寻找第n+1行m+1列对应的元素 高维数…

  对gtx图像进行操作,使用numpy知识 如果让gtx这张图片在竖直方向上进行颠倒.   如果让gtx这张图片左右颠倒呢?   如果水平和竖直方向都要颠倒呢?   如果需要将gtx的颜色改变一下呢?     每隔5行数据取一行,列全取,显示的图片会如何呢?图片只剩一部分了   每隔5列取一列,行全取,显示的图片会如何?   马赛克一下?还可以更夸张地马赛克.   接近于岛国爱情动作片的马赛克了   还可以修改颜色值.   好了,接下来学习pandas模块了.   什么是pandas?    …

将鱼图像数据进行操作,使用numpy知识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #咱们可以不用show方法,嵌套代码里面 fish = plt.imread('./fish.png') plt.imshow(fish) <matplotlib.image.AxesImage at 0x8e231d0> fish.shape (243, 326, 3) #把图片变成灰色的 fish1 = fis…

0.序言 每个图像是由一个个点组成的,而这些点可以表示为像素值的形式. 这篇博客里我们将学会: 访问像素值并修改它们 . 访问图像属性 . 设置感兴趣区域(ROI) . 分割和合并图像. 对于图像的基本操作我们需要对numpy知识的了解,不需要很多,只知道基本用法即可.这里暂不赘述,读者可查阅其余资料进行学习. 1.访问和修改像素值 让我们先加载彩色图像: import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('cat.jpg') 我们可以通过行…

一.安装:在之前的博客中已经写过:http://www.cnblogs.com/puyangsky/p/4763234.html 二.python数组切片知识: python中序列类有list.string.tuple.buffer.unicode等,它们都支持index, len, max, min, in, +, *, 切片等操作,对于切片操作来说,可以这么来看: consequence[start_index : end_index : step] start_index表示起始下标,正向…