Python數(shù)據(jù)分析numpy數(shù)組的3種創(chuàng)建方式
更新時間：2022年07月27日 17:08:15 作者：redrose2100???????
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析numpy數(shù)組的3種創(chuàng)建方式，文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價值，需要的朋友可以參考一下
一、使用列表創(chuàng)建numpy數(shù)組
1 使用numpy創(chuàng)建一維數(shù)組
2 使用numpy創(chuàng)建二維數(shù)組
3 使用numpy創(chuàng)建一維數(shù)組，源為不同數(shù)據(jù)類型的列表
如下，源雖然是不同類型的元素的列表，但是創(chuàng)建numpy對象后，都轉(zhuǎn)換為字符串類型，類型的優(yōu)先級是：字符串 > 浮點(diǎn)數(shù) > 整數(shù)
二、通過讀取圖片創(chuàng)建多維numpy數(shù)組
1 將圖片信息讀取到numpy數(shù)組中
首先在jupyter根目錄中上傳了一張"100.png"的圖片，然后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(shù)據(jù)后并顯示
3 對圖片數(shù)組數(shù)據(jù)處理
對數(shù)組中每個元素減0.1，圖像已經(jīng)發(fā)生了變化
三、通過指定函數(shù)生成numpy數(shù)組
1 生成多維數(shù)組
2 生成一維線性數(shù)組
3 生成一維等差數(shù)列
4 生成隨機(jī)的多維數(shù)組
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析numpy數(shù)組的3種創(chuàng)建方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python numpy數(shù)組創(chuàng)建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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