np.asarray()的用法

np.asarray()是NumPy库中的一个函数，用于将输入数据转换为NumPy数组的形式。它的用法如下：

np.asarray(a, dtype=None, order=None)

参数说明：
- a：可以是列表、元组、数组、或者其他可迭代对象。
- dtype：可选参数，用于指定返回数组的数据类型。如果不指定，则会根据输入数据自动推断数据类型。
- order：可选参数，用于指定返回数组的存储顺序。可以是'C'（按行存储）或者'F'（按列存储）。

示例：

import numpy as np

# 将列表转换为数组
a = [1, 2, 3]
arr1 = np.asarray(a)
print(arr1)
# 输出：[1 2 3]

# 指定数据类型
arr2 = np.asarray(a, dtype=float)
print(arr2)
# 输出：[1. 2. 3.]

# 将元组转换为数组
b = (4, 5, 6)
arr3 = np.asarray(b)
print(arr3)
# 输出：[4 5 6]

# 指定存储顺序
c = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
arr4 = np.asarray(c, order='F')
print(arr4)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

相关问题

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。

在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像（以灰度图像形式）。接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。

如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path）和红外图像路径（ir_path），并进行和训练集相同的预处理操作。

最后，根据数据集的split属性，返回不同的数据组合。如果是训练集，返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称；如果是验证集，返回可见光图像、红外图像和名称。

这个数据集类用于加载图像数据，并返回用于训练或验证的数据组合。

np.asarray函数

np.asarray函数是用于将输入转换为ndarray数组的函数。它的用法如下：

np.asarray(a, dtype=None, order=None)

其中，a可以是列表、元组、数组或其他序列类型，dtype是可选参数，表示输出数组的数据类型，order是可选参数，表示数组在内存中的存储顺序。

示例：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.asarray(a)
print(b)    # 输出 [1 2 3]

c = (4, 5, 6)
d = np.asarray(c, dtype=float)
print(d)    # 输出 [4. 5. 6.]

e = np.asarray(b, dtype=np.float64, order='C')
print(e)    # 输出 [1. 2. 3.]

在这个例子中，我们使用np.asarray函数将列表a和元组c转换为ndarray数组b和d，并且指定d的数据类型为float。还使用了order参数来指定数组在内存中的存储顺序为C。