img = np.full((640, 640, 3), 0) 设置dtype为int
时间: 2023-12-10 10:38:25 浏览: 24
你可以使用以下代码来设置 `dtype` 为 `int`:
```
img = np.full((640, 640, 3), 0, dtype=np.int)
```
这将创建一个形状为 `(640, 640, 3)`,元素全部为 `0`,数据类型为 `int` 的 `ndarray` 对象。
相关问题
img = np.full((640, 640, 3), 0) 设置dtype为整形
你可以使用以下代码来设置 `dtype` 为整型:
``` python
import numpy as np
img = np.full((640, 640, 3), 0, dtype=np.int32)
```
在这个例子中,`np.int32` 是指定的整型类型。你可以根据需要选择不同的整型类型。
cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))
这行代码的作用是计算一个数组中大于0的元素数量的累积和。具体解释如下:
- np.greater(counts, 0, dtype=np.int32):比较数组counts中的每个元素是否大于0,返回一个由True和False组成的布尔型数组。
- np.cumsum():对数组中的元素进行累积求和,返回一个与原数组大小相同的数组。
- np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)):这里将上面两个步骤结合起来,计算了counts数组中大于0的元素数量的累积和,得到了一个新的数组cum_counts。
例如,如果counts=[1, 2, 0, 3, 0, 0, 4],则np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)=[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1],np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4],因此cum_counts=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]。
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