python 二维数组的创立

在Python中，二维数组通常被称为列表的列表或者是矩阵。你可以通过下面几种方式创建二维数组：

1. **直接创建**：

   matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]  # 创建一个3x3的整数矩阵

2. **使用numpy库**：
Numpy是一个强大的数值计算库，它提供`array`函数创建高维数组：

   import numpy as np
   matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 更高效且功能更丰富

3. **嵌套列表推导式**：
如果你需要动态生成一个二维数组，可以使用列表推导式：

   rows = [range(1, 4) for _ in range(3)]
   matrix = [row for row in rows]

相关问题

有480个二通道的方形图像数组，现在创立一个四维数组480*size*size*2，将每个图像依次放入其中。但由于每个图像size不同，所以在放入时若size大于40裁剪为40*40，size小于40进行0填充

在Python中，我们可以使用`numpy`库来处理这个问题。首先，我们需要将所有图像读取进来，然后检查它们的尺寸并进行相应的调整。下面是一个示例：

import numpy as np
from PIL import Image

# 假设images是一个包含480张2通道图片的列表
images = ... # 需要实际读取图片文件来填充这一步骤
image_size = 40  # 四维数组的目标尺寸

# 创建一个空的四维数组
four_dim_array = np.zeros((480, image_size, image_size, 2), dtype=np.uint8)

for i, img in enumerate(images):
    try:
        # 使用PIL加载并处理图像
        img = Image.open(img)
        
        # 裁剪或填充图像
        if img.size[0] > image_size or img.size[1] > image_size:
            cropped_img = img.resize((image_size, image_size))
        else:
            cropped_img = img
            
        # 添加到四维数组
        four_dim_array[i] = np.array(cropped_img)
    except Exception as e:
        print(f"Error processing image {i}: {e}")

# four_dim_array now contains the resized and processed images

这里我们假设图片已经按某种顺序存储在一个列表中，然后通过循环逐个处理。如果图片的原始尺寸大于目标尺寸，就对其进行裁剪；如果原始尺寸小于目标尺寸，就用0填充。