arr = np.arange(20).reshape(4,5)
时间: 2023-11-13 15:02:34 浏览: 50
这是一个创建一个 4 行 5 列的 NumPy 数组,其中元素从 0 到 19。你可以使用以下代码创建它:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
```
这将返回以下数组:
```
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
```
相关问题
程序执行报错ValueError: too many values to unpack (expected 2),im1 = Image.open('skeleton_median.bmp') im2 = Image.open('binary_high.bmp') arr1 = np.array(im1) arr2 = np.array(im2) # 获取矩阵形状 h, w = arr1.shape # 创建坐标矩阵 x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) # 将两个矩阵合并为一个矩阵 mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) # 保存矩阵为txt文件 np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')
这个错误通常是由于变量数量不匹配导致的。在你的代码中,错误信息提到了在h, w = arr1.shape这一行出现了问题,意味着arr1.shape返回的结果不是一个长度为2的元组。为了解决这个问题,你可以在这一行后添加一个print语句,输出arr1.shape的值,以便检查它是否是一个长度为2的元组。例如:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
im1 = Image.open('skeleton_median.bmp')
im2 = Image.open('binary_high.bmp')
arr1 = np.array(im1)
arr2 = np.array(im2)
print(arr1.shape) # 检查arr1的形状
h, w = arr1.shape
x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))
coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1)))
mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1)))
np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')
```
如果arr1.shape的值不是一个长度为2的元组,你需要检查图像文件是否正确读取,或者尝试使用其他方法获取图像矩阵的形状。另外,你也可以在报错的行中使用"arr1.shape[0], arr1.shape[1] = arr1.shape"来手动解包arr1.shape,并将其值分别赋给h和w。
arr = np.arange(250*16).reshape(250, 16),arr的值为?
使用`np.arange(250*16).reshape(250, 16)`创建的`arr`数组的值如下:
```
[[ 0 1 2 ... 13 14 15]
[ 16 17 18 ... 29 30 31]
[ 32 33 34 ... 45 46 47]
...
[3968 3969 3970 ... 3981 3982 3983]
[3984 3985 3986 ... 3997 3998 3999]
[4000 4001 4002 ... 4013 4014 4015]]
```
数组`arr`的每个元素都是从0开始递增,按行填充至3999,然后进入下一行继续递增,直到填充完整个数组。