drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8)

时间: 2023-11-15 20:05:27 浏览: 138

python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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在Python的科学计算库NumPy中，`numpy.zeros()`是一个非常重要的函数，它用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。这个函数是构建数组、初始化矩阵和其他数值操作的基础，对于处理大规模数值计算的程序员来说不可或缺。下面我们将深入探讨`numpy.zeros()`的使用方法。 ### 函数定义 `numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')` #### 参数说明 - **shape**：必需参数，可以是整数或整数元组，表示新数组的形状。例如，`(2, 3)`创建一个2行3列的二维数组，而`2`则创建一个一维数组，包含2个元素。 - **dtype**：可选参数，用于指定数组中元素的数据类型。默认值为`numpy.float64`，即64位浮点数。其他可选的数据类型包括： - `bool`：布尔类型，`True`或`False` - `int`：整数，如`int8`（8位）、`int32`（32位）、`int64`（64位） - `uint`：无符号整数，如`uint8`（8位）、`uint32`（32位）、`uint64`（64位） - `float`：浮点数，如`float16`（16位）、`float32`（32位）、`float64`（64位） - `complex`：复数 - `object`：对象类型 - `string`/`str`：字符串 - `unicode`：Unicode字符串 - **order**：可选参数，控制多维数组在内存中的存储顺序。 `'C'`表示行优先（C-style），即按行填充；`'F'`表示列优先（Fortran-style），即按列填充。默认值为`'C'`。 ### 返回值函数返回一个具有给定形状、数据类型和存储顺序的全零数组。 ### 示例 1. 创建一个一维数组，包含5个浮点型零值： ```python np.zeros(5) ``` 2. 创建一个整型的一维数组，包含5个零： ```python np.zeros((5,), dtype=np.int) ``` 3. 创建一个2行1列的二维数组，所有元素为零： ```python. np.zeros((2, 1)) ``` 4. 创建一个2x2的二维数组，所有元素为零： ```python s = (2, 2) np.zeros(s) ``` 5. 创建一个自定义数据类型的二维数组，包含两列，每列分别由整型`'i4'`表示： ```python np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) ``` ### 相关函数 - **zeros_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全零数组。 - **ones_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全一数组。 - **empty_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同但未初始化的数组。 - **ones()**：创建指定形状和数据类型的新数组，所有元素为一。 - **empty()**：创建指定形状和数据类型的新数组，但不初始化其元素。了解了这些函数后，你就可以更加灵活地创建和初始化NumPy数组，以满足各种数值计算的需求。在实际编程中，`numpy.zeros()`经常与其他数组操作函数结合使用，如`reshape`、`append`、`concatenate`等，以实现复杂的数据处理任务。熟练掌握这些功能，将极大地提升你在Python中的数值计算能力。

This line of code creates a numpy array called 'drawing' with the same shape as the input image (img) and data type 'unsigned integer 8-bit' (dtype=np.uint8). The array is initialized with all values set to zero. This is commonly used in computer vision and image processing tasks to create a blank canvas where we can draw lines, shapes or other objects on top of the input image. The resulting 'drawing' array can then be overlaid onto the original image to visualize the changes made.

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drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8)

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