img.shape=[100,256,256] img = np.rot90(img, k=3, axes=[-1,-2]) img = np.flip(img,-2)是第一个纬度下所有的图像都发生变化吗?且100张图片的旋转角度一样吗
时间: 2024-05-26 10:17:26 浏览: 8
是的,这三行代码会对第一个维度下的所有图像进行操作。
其中,`np.rot90(img, k=3, axes=[-1,-2])` 会将每个图像沿着第二个维度(256)和第三个维度(256)逆时针旋转90度,相当于将图像顺时针旋转270度。
`np.flip(img,-2)` 则会将每个图像沿着第二个维度(256)翻转,相当于将图像上下颠倒。
这些操作对于每个图像都是相同的,因此所有的图像都会被旋转和翻转。旋转的角度是90度,因为 `k=3`,即逆时针旋转3次等价于顺时针旋转270度。
相关问题
img.shape=[100,256,256] img = np.rot90(img, k=2, axes=[-1,-2])
这段代码将一个形状为 [100, 256, 256] 的三维数组 img 沿着第二个和第三个维度(即索引为 1 和 2 的维度)进行了旋转操作,旋转的角度为 180 度,也就是将图像上下翻转,并左右翻转。其中,k=2 表示旋转 180 度,axes=[-1,-2] 表示按照最后一个维度和倒数第二个维度进行旋转。旋转后的数组形状仍为 [100, 256, 256],但图像内容发生了变化。
python rot_matrix = linalg.expm(np.
numpy.linalg.expm()函数是用于计算矩阵的指数函数的。在这里,rot_matrix是一个矩阵,我们可以使用linalg.expm()来计算这个矩阵的指数函数。
具体而言,指数函数是一个将实数x映射到e^x的函数。在矩阵的情况下,指数函数将一个方阵映射到另一个方阵。矩阵的指数函数有很多应用,比如在数学和物理中经常用于求解常微分方程组。
在Python中,我们使用numpy库中的linalg.expm()函数来计算矩阵的指数函数。在这个函数中,我们将输入矩阵作为参数传递给linalg.expm()函数,并将计算得到的指数函数矩阵赋值给变量rot_matrix。
需要注意的是,在使用numpy库之前,我们首先需要导入该库并设置好别名,比如通常使用import numpy as np来导入numpy库并将其命名为np。
总之,给定一个矩阵rot_matrix,通过使用linalg.expm()函数,我们可以计算出这个矩阵的指数函数,并将结果赋值给变量rot_matrix。
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