mask= np.transpose( np.array(gdal.Open(str(TRAIN_PATH)).ReadAsArray(), dtype="uint16"), axes=(1, 2, 0), )
时间: 2023-11-29 15:14:14 浏览: 27
这段代码使用了Python中的numpy库和GDAL库,它的作用是读取TRAIN_PATH路径下的栅格数据,并将其转换为三维numpy数组。其中,np.transpose函数用于调整数组的维度顺序,将原来的(height, width, band)变为(band, height, width);gdal.Open函数用于打开栅格数据文件,并返回一个GDAL数据集对象;ReadAsArray函数用于读取数据集中的像素值,并将其转换为numpy数组,其中的dtype参数指定了数组的数据类型。最后,使用np.array函数将三维数组转换为numpy数组。
相关问题
image = np.transpose( np.array(gdal.Open(str(image_path / filename)).ReadAsArray(), dtype="uint16"), axes=(1, 2, 0), )
这段代码是用GDAL库读取一个遥感影像文件,并将其转换为Numpy数组。具体来说,它执行以下操作:
1. 使用`gdal.Open()`函数打开指定路径下的遥感影像文件。
2. 使用`.ReadAsArray()`方法将遥感影像文件读取为Numpy数组。这个方法会返回一个三维数组,其中每个元素代表一个像素点的像素值。
3. 使用`np.array()`函数将返回的Numpy数组转换为指定的数据类型(在这里是`uint16`)。
4. 使用`np.transpose()`函数将数组的维度重新排列,使得第一维表示图像的行数,第二维表示图像的列数,第三维表示图像的通道数。这个操作可以方便后续的处理。
最终,这段代码会返回一个三维Numpy数组,其中每个元素表示一个像素点的像素值,可以用于进一步的图像处理和分析。
data_train = np.transpose(data_train)
As an AI language model, I do not have access to the specific context of your code. However, based on the syntax and conventions of Python, it looks like you are transposing a numpy array called "data_train".
Transposing an array means swapping its rows and columns. In numpy, you can do this by calling the "transpose" method on the array, which returns a new array with the rows and columns swapped.
The "np.transpose" function is a shorthand for calling the "transpose" method on the numpy array. By passing "data_train" as an argument to "np.transpose", you are transposing the array and assigning the result to the same variable "data_train".
This operation can be useful for manipulating data that is organized in rows and columns, such as images or time series data. Transposing can also be used to perform matrix operations, such as matrix multiplication or inversion.