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  • python中List类型与numpy.array类型的互相转换

    万次阅读 多人点赞 2018-04-20 20:36:22
    当然要先引入numpy包import numpy as npList转numpy.array:temp = np.array(list) numpy.array转List:arr = temp.tolist() 原来是打算使用这种转换直接编辑OpenCV中的Mat类,后来发现不用转换,可以直接将一个Mat类...

    当然要先引入numpy包

    import numpy as np

    List转numpy.array:

    temp = np.array(list) 

    numpy.array转List:

    arr = temp.tolist() 

    原来是打算使用这种转换直接编辑OpenCV中的Mat类,后来发现不用转换,可以直接将一个Mat类当做三维数组来提到其中的每一个像素。同时按照这种方式转换的类型,opencv输出会是一张黑图,所以放弃。

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  • numpy求array中出现次数最多的元素及其下标

    万次阅读 多人点赞 2019-01-23 21:24:53
    这3个函数在我用numpy实现knn时候用得到。虽然我是用的别的函数慢慢做的,也是可以解决的,但是这3个实在是很合适。所以有必要学习一下。 1.argsort函数 sort我们都知道,就是排序: c = np.array([1,2,5,9,3]) np....

    在讲这个方法前,我想先讲几个函数,如果只需要标题的方法,请前往第四部分。

    这3个函数在我用numpy实现knn时候用得到。虽然我是用的别的函数慢慢做的,也是可以解决的,但是这3个实在是很合适。所以有必要学习一下。

    1.argsort函数

    sort我们都知道,就是排序:

    c = np.array([1,2,5,9,3])
    np.sort(c)
    
    array([1, 2, 3, 5, 9])
    

    arg就是下标的排序:
    在这里插入图片描述
    可以看到返回的是对应排序的下标或者是叫索引。

    2.argmax与argmin.

    这两个就很好理解了。一个返回最大值的下标,一个返回最小值的索引。
    在这里插入图片描述

    3.bincount

    说真的,这个我以前从没用过。和列表list.count(a)统计a在列表中出现的次数很像,但又不同。
    不过还是很简单的。看一个例子就懂:
    在这里插入图片描述
    它返回的是0–序列最大值在这个array中出现的次数。
    例如第一个0,在array中没有出现,就是0。1-3都出现了1次,所以是1。9出现了3次,所以返回的最后一个位置就是9出现的次数-----9。

    4 求array中出现次数最多的元素

    有了上面的知识,这个问题就很简单了。一句话:

    c = np.array([1,2,5,9,9,9,3])
    d = np.argmax(np.bincount(c))
    d
    
    9
    
    list(c).index(d)#下标
    3
    
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  • numpyarray和asarray的区别

    万次阅读 多人点赞 2017-02-22 14:45:06
    array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。 举例说明: import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],...

    array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。

    举例说明:

    import numpy as np
    
    #example 1:
    data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
    arr2=np.array(data1)
    arr3=np.asarray(data1)
    data1[1][1]=2
    print 'data1:\n',data1
    print 'arr2:\n',arr2
    print 'arr3:\n',arr3
    

    输出:

    data1:
    [[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]]
    arr2:
    [[1 1 1]
     [1 1 1]
     [1 1 1]]
    arr3:
    [[1 1 1]
     [1 1 1]
     [1 1 1]]

    可见array和asarray没有区别,都对元数据进行了复制。

    import numpy as np
    
    #example 2:
    arr1=np.ones((3,3))
    arr2=np.array(arr1)
    arr3=np.asarray(arr1)
    arr1[1]=2
    print 'arr1:\n',arr1
    print 'arr2:\n',arr2
    print 'arr3:\n',arr3
    


    输出:

    arr1:
    [[ 1.  1.  1.]
     [ 2.  2.  2.]
     [ 1.  1.  1.]]
    arr2:
    [[ 1.  1.  1.]
     [ 1.  1.  1.]
     [ 1.  1.  1.]]
    arr3:
    [[ 1.  1.  1.]
     [ 2.  2.  2.]
     [ 1.  1.  1.]]

    此时两者才表现出区别

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  • 一、PIL.Image 转 numpy.array from PIL import Image import numpy as np Img = Image.open('G:/Experiment/train/images/000_HC.png') array_img = np.array(Img) 二、numpy.array 转 PIL.Image img = ...

    一、PIL.Image 转 numpy.array

    from PIL import Image
    import numpy as np
    
    Img =  Image.open('G:/Experiment/train/images/000_HC.png')
    array_img = np.array(Img)
    

    二、numpy.array 转 PIL.Image

    img = Image.fromarray(translation_img4.astype('uint8')).convert('RGB') #  numpy.array 转 PIL.Image
    
    # im = Image.fromarray(img) 直接这样发现没有啥区别,不懂
    
    Image._show(img)

     

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  • [numpy] numpyarray和asarray的区别

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    共同作用:将原数组或numpy格式数组拷贝一份,或选其中部分元素当原数据是numpy格式时,asarray为取其中的部分数据(不拷贝),array为拷贝原数据部分内容如:import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],...
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    1、ndarray转换成matriximport numpy as np from numpy import random,matr_arr=random.rand(4,4) print('r_arr',r_arr) ...print(r_mat.I)#逆运行结果:r_arr [[ 0.65603592 0.39908438 0.44722351 0.926527
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    Numpy中的矩阵乘法分为两大情况,使用numpy.array和使用numpy.matrix. Numpy确实重载了*操作符,可以直接对array或者matrix对象进行乘法运算,但是在不同对象上,其意义是有区别的。 对于array对象 *(或multiply)...
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    #coding:utf-8 import timeitcommon_for = """ for d in data: s += d ""...common_numpy_sum = """ numpy.sum(data) """def timeit_li
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  • Python-NumpyArray用法总结

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    Numpyarray(数组) Numpy主要对象是齐次多维数组,由正整数元组索引,Numpy中维度称为轴(axis),数组的维数称为秩(rank)。 可以参考:Numpy快速入门 1.1 创建数组 常规方法创建数组 import numpy as np #一...
  • #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy import io from io import StringIO #import io.StringIO ...def createArray(): d = numpy.zeros((3,4)) print(d.dtype) print(d.dtype.itemsize) oneMatrix =
  • numpy.array和list得区别

    千次阅读 2020-05-29 15:57:08
    Numpy是专门针对数组的操作运算进行了设计,所以数组的存储效率输入输出性能远优于Python中的嵌套列表,数组越大,Numpy的优势就越明显。通常Numpy数组中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型...

空空如也

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