解释一下 array = list(np.where(temp < yu, 0, 255).reshape(-1))
时间: 2024-05-29 16:09:57 浏览: 12
这行代码使用了numpy库中的where函数,根据条件temp < yu,将小于yu的元素设为0,大于等于yu的元素设为255,并将结果转换为一维数组。具体解释如下:
- np.where(temp < yu, 0, 255):where函数接收三个参数,第一个参数是条件,第二个参数是满足条件的值,第三个参数是不满足条件的值。此处条件为temp < yu,满足条件的值为0,不满足条件的值为255,即将temp中小于yu的元素设为0,大于等于yu的元素设为255。
- .reshape(-1):将结果转换为一维数组,-1表示自动计算数组的长度,以保证数组元素总数不变。
最终结果为一个一维数组,数组中的元素为0或255,表示原数组temp中每个元素是否小于yu。
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解释一下np.where().reshape(-1)
np.where()是numpy库中的函数,用于在数组中查找符合条件的元素的索引,并返回一个包含这些索引的元组。
.reshape(-1)则是numpy数组的方法,用于改变数组的形状。其中,-1表示自动计算该轴的长度,以便保持数组的总大小不变。
综合起来,np.where().reshape(-1)的作用是在numpy数组中查找符合条件的元素的索引,并将这些索引整理成一个一维数组。
1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___
1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。
2. 属性shape返回的是数组的维度,即每个维度上的元素个数。
3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。
4. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)
```
输出结果为:
```
[ 5 6 7 8 9 10]
```
5. 代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)
```
输出结果为:
```
[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
[5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
```
6. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)
```
输出结果为:
```
[[1 0 2]
[4 3 5]
[7 6 8]]
```
7. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)
```
输出结果为:
```
6
```