如何让一个np.array中的数都缩小1000倍
时间: 2024-05-07 19:16:52 浏览: 61
要将一个np.array中的数都缩小1000倍,可以使用NumPy库中的divide函数,将数组中的所有元素除以1000,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个数组
arr = np.array([1000, 2000, 3000, 4000])
# 将数组中的所有元素除以1000
result = np.divide(arr, 1000)
print(result) # 输出 [1. 2. 3. 4.]
```
这样就可以将数组中的所有数都缩小1000倍了。
相关问题
image_arr = np.array([r_arr, g_arr, b_arr]).reshape(480, 640, 3)可以帮我重写这句让数组变得小一点吗
如果想要让数组变得小一点,可以尝试缩小图像的大小。
可以使用OpenCV库中的resize函数来缩小图像的大小。代码如下:
```
import cv2
image_arr = cv2.resize(np.array([r_arr, g_arr, b_arr]).transpose(1,2,0), (320,240))
```
其中,transpose函数将三个通道的数组转置为(480, 640, 3)的形状,然后使用resize函数将图像缩小到320x240的大小,从而减小数组的大小。
np.mean函数用法
np.mean是NumPy中的一个函数,用来计算数组或序列的平均值。该函数可以处理整数和浮点数类型的数据。其使用方式如下:
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)
参数解释:
a:要计算平均值的数组
axis:要沿着哪个轴(axis)进行计算,如果不指定,则计算所有元素的平均值。
dtype:设置返回值的数据类型。
out:用于存储结果的替代输出数组。
keepdims:如果为True则保留输出数组的维度,否则缩小输出数组的维度。
举个例子,计算一个矩阵的平均值:
```
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
mean_A = np.mean(A) # 计算所有元素的平均数
mean_A_row = np.mean(A, axis=0) # 沿着列轴计算平均值
mean_A_col = np.mean(A, axis=1) # 沿着行轴计算平均值
```
这个例子中,mean_A就是这个矩阵所有元素的平均值,mean_A_row就是矩阵每列元素的平均值,mean_A_col就是矩阵每行元素的平均值。
总的来说,np.mean函数是NumPy中比较常用的一个函数。在进行数组运算的时候,使用这个函数可以大大简化代码。
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