arr=np.arange(12).reshape (3,4) print (arr[1:2,(0,3))的输出结果是什么
时间: 2023-10-08 11:07:45 浏览: 201
这段代码存在语法错误,应该是 `print(arr[1:2, (0, 3)])` 才能被正确执行。
假设你的代码是这样的,那么输出结果将会是:
```
[[ 4 7]]
```
解释:
首先,我们创建了一个3行4列的二维数组arr,其中包含了0到11的整数。然后,使用切片操作符和元组来选取arr中第1行到第2行(不包括第2行)的数据,即`arr[1:2]`,得到一个形状为(1,4)的二维数组。接着,我们再次使用元组来选取这个二维数组中的第0列和第3列,即`arr[1:2, (0, 3)]`,得到一个形状为(1,2)的二维数组。
最后,我们使用print函数将这个二维数组输出到屏幕上,输出结果是`[[4 7]]`,这个数组中包含了原数组中第1行的第0列和第3列的两个元素。
相关问题
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
这是一个创建一个 4 行 5 列的 NumPy 数组,其中元素从 0 到 19。你可以使用以下代码创建它:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
```
这将返回以下数组:
```
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
```
程序执行报错ValueError: too many values to unpack (expected 2),im1 = Image.open('skeleton_median.bmp') im2 = Image.open('binary_high.bmp') arr1 = np.array(im1) arr2 = np.array(im2) # 获取矩阵形状 h, w = arr1.shape # 创建坐标矩阵 x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) # 将两个矩阵合并为一个矩阵 mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) # 保存矩阵为txt文件 np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')
这个错误通常是由于变量数量不匹配导致的。在你的代码中,错误信息提到了在h, w = arr1.shape这一行出现了问题,意味着arr1.shape返回的结果不是一个长度为2的元组。为了解决这个问题,你可以在这一行后添加一个print语句,输出arr1.shape的值,以便检查它是否是一个长度为2的元组。例如:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
im1 = Image.open('skeleton_median.bmp')
im2 = Image.open('binary_high.bmp')
arr1 = np.array(im1)
arr2 = np.array(im2)
print(arr1.shape) # 检查arr1的形状
h, w = arr1.shape
x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))
coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1)))
mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1)))
np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')
```
如果arr1.shape的值不是一个长度为2的元组,你需要检查图像文件是否正确读取,或者尝试使用其他方法获取图像矩阵的形状。另外,你也可以在报错的行中使用"arr1.shape[0], arr1.shape[1] = arr1.shape"来手动解包arr1.shape,并将其值分别赋给h和w。