Python数据分析numpy数组的3种创建方式

目录一、使用列表创建numpy数组1使用numpy创建一维数组2使用numpy创建二维数组3使用numpy创建一维数组，源为不同数据类型的列表二、通过读取图片创建多维numpy数组1将图片信息...

目录

一、使用列表创建numpy数组

1 使用numpy创建一维数组

2 使用numpy创建二维数组

3 使用numpy创建一维数组，源为不同数据类型的列表

如下，源虽然是不同类型的元素的列表，但是创建numpy对象后，都转换为字符串类型，类型的优先级是：字符串 > 浮点数 > 整数

二、通过读取图片创建多维numpy数组

1 将图片信息读取到numpy数组中

首先在jupyter根目录中上传了一张"100.png"的图片，然后使用如下代码即可读取

import matplotlib.pyplot as plt
img_arr=plt.imread("./100.png")

回显如下：

array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1编程., 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.],
[编程1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

...,

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1.android, 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1编程.],
...,
[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中读取图片数据后并显示

3 对图片数组数据处理

对数组中每个元素减0.1，图像已经发生了变化

三、通过指定函数生成numpy数组

1 生成多维iSfPqutD数组

2 生成一维线性数组

3 生成一维等差数列

4 生成随机的多维数组

到此这篇关于python数据分析numpy数组的3种创建方式的文章就介绍到这了,更多相关Python numpy数组创建内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！