标签:代码 地址 生成 order 本地 complex 组元 安装 down
在学习opencv-python的时候,给出图片地址再调用cv2.imread("地址"),发现出创建的是numpy类型的ndarray对象,用来存放多维数组的对象
# 导入cv2模块
import cv2
# 给出本地图片的地址
img_dir="D:/360Downloads/test.jpg"
# 创建numpy类型的ndarray对象,存放多维数组的对象
img=cv2.imread(img_dir)
# <class ‘numpy.ndarray‘>
print(type(img))
打印的是:<class ‘numpy.ndarray‘>
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持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
广泛应用于Matlab,有助于python学习数据科学和机器学习
安装:pip install numpy
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组
1、创建ndarray对象
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
参数说明:
object:数组或者嵌套的数列
dtype:数组元素的数据类型,比如dtype=float,dtype=complex
copy:对象是否需要复制,默认需要
order:创建数组的样式
subok:默认返回和基类一样的数组
ndmin:指定数组生成数组的最小的维度
2、代码示例:
# 导入numpy模块
import numpy
# 创建ndarray对象,用来存放多维数组
a=numpy.array(([1,2,3], [4,5,6], [7, 8, 9]))
print(a)
# <class ‘numpy.ndarray‘>
print(type(a))
# 数组元素的数据类型为float
b=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]),dtype=float)
print(b)
# 生成最小的维度2
c=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]),ndmin=2)
print(c)
结果:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
<class ‘numpy.ndarray‘>
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
Process finished with exit code 0
标签:代码 地址 生成 order 本地 complex 组元 安装 down
原文地址:https://www.cnblogs.com/Mr-choa/p/12621034.html