Python數據分析numpy數組的3種創建方式
一、使用列表創建numpy數組
1 使用numpy創建一維數組
2 使用numpy創建二維數組
3 使用numpy創建一維數組,源為不同數據類型的列表
如下,源雖然是不同類型的元素的列表,但是創建numpy對象後,都轉換為字符串類型,類型的優先級是:字符串 > 浮點數 > 整數
二、通過讀取圖片創建多維numpy數組
1 將圖片信息讀取到numpy數組中
首先在jupyter根目錄中上傳瞭一張"100.png"的圖片,然後使用如下代碼即可讀取
import matplotlib.pyplot as plt img_arr=plt.imread("./100.png")
回顯如下:
array([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], ..., [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ..., [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]], dtype=float32)
2 在jupyter中讀取圖片數據後並顯示
3 對圖片數組數據處理
對數組中每個元素減0.1,圖像已經發生瞭變化
三、通過指定函數生成numpy數組
1 生成多維數組
2 生成一維線性數組
3 生成一維等差數列
4 生成隨機的多維數組
到此這篇關於Python數據分析numpy數組的3種創建方式的文章就介紹到這瞭,更多相關Python numpy數組創建內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
推薦閱讀:
- Python中的imread()函數用法說明
- python之用Numpy和matplotlib畫一個魔方
- Python OpenCV 針對圖像細節的不同操作技巧
- pytho多張圖片的無損拼接的實現示例
- python數學建模之Matplotlib 實現圖片繪制