章节Numpy 介绍Numpy 安装NumPy ndarrayNumPy 数据类型NumPy 数组创建NumPy 基于已有数据创建数组NumPy 基于数值区间创建数组NumPy 数组切片NumPy 广播NumPy 数组迭代NumPy 位运算NumPy 字符串函数NumPy 数学函数NumPy 统计函数NumPy 排序、查找、计数NumPy 副本和视图NumPy 矩阵库函数NumPy 线性代数 数组
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2024-10-18 15:40:39
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二、numpy不带括号的基本属性arr.dtype
arr.shape # 返回元组
arr.size
arr.ndim # 维度arr.reshape/arr.resize/np.resizearr.reshape(不同维度size...)有返回值，不会改变原数值；arr.resize((不同维度size...))无返回值，会直接改变原数组；np.resize(arr, (不同维度size..
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2024-03-11 21:48:40
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目录1.Numpy介绍2.数组2.1创建数组2.2数组的属性 2.3创建特殊的数组2.4数组切片操作 2.4.1——一维数组的切片2.4.3——二维数组的切片2.4.4——三维数组的切片2.5——reshape与resize 3.数组运算4.个人总结 1.Numpy介绍NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩
matplotlib学习一，设置图片大小import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
# figure图形图标的意思，在这里值得就是我们画的图
#通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用figure实例
#在图像模糊的时候柯延传入dpi参数，让图片更加清晰
目录数组的其他函数编辑numpy.resize()numpy.append()numpy.insert()numpy.delete()¶数组的其他函数主要有以下方法：numpy.resize() numpy.resize(arr，shape) &n
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2024-03-17 14:50:42
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修改数组形状numpy.reshape(x,size)/ndarray.reshape(size)reshape函数生成前后的数组会公用相同的内存,在前后数据数量不一致时会报错numpy.resize(x,newshape)/narray.resize(newshape,refcheck)resize函数会生成新的数组，不会和生成前的数据共内存，使用numpy.resize修改形状时，前后数量不一
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2024-04-06 20:35:56
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回顾在数据处理利器NumPy初识(二)中，我们介绍了NumPy中的几个常用函数，包括reshape()、resize()、copy()、astype()、stack()、split()等，以及ndarray的索引和切片的基本用法。今天我们看一下NumPy中对ndarray的数据运算和广播机制的相关内容。ndarray数据运算NumPy中ndarray的数据运算包括基本标量数据运算、向量矩阵内积计算
熬夜整理了11种Numpy的高级操作，每一种都有参数解释与小例子辅助说明，希望对你有所帮助，看完记得点个赞收藏起呀哇～01、数组上的迭代NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象，可以用于在数组上进行迭代。数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。import numpy as np
a = np.arange(0, 60, 5
目录学习目标1 Numpy介绍2 ndarray介绍3 ndarray与Python原生list运算效率对比4 ndarray的优势（了解）4.1 内存块风格4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3 效率远高于纯Python代码5 小结学习目标 目标： 了解Numpy运算速度上的优势 知道Numpy的数组内存块风格 知道Numpy的并行化运算1 Numpy介绍 Numpy（Nume
参考：scipy.ndimage.zoom 参考：python图像大小缩放使用cv2.resize()或scipy.ndimage.zoom() 参考：【Scipy】scipy.ndimage.zoom矩阵放缩 数据在输入到 U-Net 网络里面，尺寸需要是 32 的倍数，这样才能保证输入与输出尺寸 ...
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2021-07-22 11:52:00
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目录 目录：（一）以文本形式存取1.说明：2.语法解释：3.实例（以.csv文件为例）4.效果展示（二）以任意的形式存取1.说明：2.语法解释：3.实例（以.bat二进制文件为例）4.效果展示（三）以np自定义的形式存取1.说明：2.语法解释：3.实例：4.实例展示 目录：目录：1.以文本形式存取2.以任意的形式存取3.以np自定义的形式存取（一）以文本形式存取1.说明：（1）适用范围：存储
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2024-03-16 09:54:02
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昨晚发了接受投稿文章，昨晚就有读者积极来文章啦，几轮邮件交流了修改意见后，今天就发布啦，这篇的稿费是300。 之前无聊在刷视频的时候看到这么一个有意思的视频（现在视频找不到，忘记关键字了= =），视频的内容大概是这样的：一张狗狗的侧脸照片，经过碎纸机，横的切成若干条，并且没有打乱，随后隔条分成了两份，然后把这两份各自拼接在一起，出现了两张狗狗的图片（B图和C图）。如下图：把A图分成了B
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2024-04-11 10:28:09
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（一）reshapenumpy.reshape(a, newshape, order='C')
#在不更改数据的情况下为数组提供新形状
#注意：根据order决定返回视图 or 副本，order 与原数组一致，则返回视图，否则返回副本
# 参数
"""
newshape：新形状的定义，int或int的元组
如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，将根据数组
需求：经常阅读网上的研报（没钱买排版漂亮的高质量研报），有些需要保存的复制下来到word里，图片很大都超出word的边界了，也没有居中，手工一张张调整不现实，上百页的研报，几十张图片。解决方案：利用VBA宏批量解决。第一种方法经过测试，只是前面部分有些，后面部分无效。 Sub setpicsize() '设置图片尺寸
'第一种方法，经测试，文档前面部分图片有效，后面部分无效
'
这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src：要resize的原图，应该是一个矩阵 dsize：希望得到图像的shape，是一个tuple类型的数据，注意，这里是宽*高，而我们平常img.s
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2019-11-29 14:20:00
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# Python图像resize
在图像处理中，经常会遇到需要调整图像大小的情况。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们实现图像的resize操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的PIL库来实现图像的resize，并提供代码示例。
## PIL库介绍
PIL（Python Imaging Library）是Python中一个强大的图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图
原创
2024-02-24 06:02:54
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随着经济的发展，很多人都在培养各类兴趣，摄影就是其中之一，受到很多人群的喜爱，而相机的价格也相对能被大众所接受，所以很多喜欢摄影的朋友都会选择购买一个属于自己的相机。 那么，我们刚拿到相机时，该如何设置相机的参数来进行拍摄呢？哪些参数是我们较常用到的呢？主要有光圈、快门速度、感光度、曝光补偿、模式转盘、白平衡和对焦模式等。1、光圈光圈，是相机镜头中控制进光孔径大小的参数，常用F/x(或
图像算法的工程优化技术当一个很酷的图像算法实现之后，我们希望集成到软件中去，这时将会遇到最大的拦路虎：性能。 可以想像一下，如果美图秀秀做一个美颜效果要转圈圈转个30秒，还会有多少人用呢。 学术界喜欢推出复杂度更低的算法，去解决性能问题，而在实际工程应用中，对代码的优化和硬件的良好运用效果来得更快更显著，这里就对不改动算法，纯工程方面做性能优化的技术作一个简介。 流程优化——节能减排对初始的算
最近一段时间一直在研究基于FPGA的图像处理，乘着EEPW这个机会和大家交流一下，自己也顺便总结一下。主要是为了大家对用FPGA做图像处理有个感性的认识，如果真要研究的话就得更加深入学习了。本人水平有限，如有错误，欢迎大家批评指正。 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性，尤其是计算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台。许多图像处理本身就是并行计算的，并且
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2024-07-17 10:36:44
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1. 本节课程将为您演示，如何使用[调整图层]命令，来调整图像的色彩。首先依次点击[图层 > 新建调整图层 > 色相/饱和度]命令。 2. [调整图层]命令，可以将颜色和色调的调整，应用于图像，而不会永久更改图像的像素值。 3. 您可能已经发现，这里的功能列表，与[图像 > 调整]的功能列表是一样的。当您需要使用各种色彩调整命令时，推荐您尽量使用调
