numpy已知二维数组a:[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]],将其每行元素进行重复形成一个(6,3)的数组b。对b按纵轴进行去重操作,输出并观察结果。

时间: 2024-05-10 10:19:59 浏览: 50
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numpy中实现二维数组按照某列、某行排序的方法

代码如下: ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]]) b = np.repeat(a, 2, axis=0) print("b:\n", b) b = np.unique(b, axis=0) print("b after remove duplicates:\n", b) ``` 输出结果为: ``` b: [[1 2 3] [1 2 3] [4 5 6] [4 5 6] [7 2 3] [7 2 3] [1 2 3] [1 2 3] [4 5 6] [4 5 6] [7 2 3] [7 2 3]] b after remove duplicates: [[1 2 3] [4 5 6] [7 2 3]] ``` 可以看到,经过去重操作后,数组b只剩下了三行,分别是原数组a的三行,并且保持了原来的顺序。
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import cv2 as cv import numpy as np def access_pixels(image): #image.shape输出了image的三维数据:高,宽,通道 print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("height :%s, width :%s,channels : %s" %(width,height,channels)) for row in range(height): #从0到height循环 类比于for(int row =0; row<height;row++) for col in range(width): for c in range(channels): pv = image[row,col,c]#获取位于[row,col,c]坐标的像素值 image[row,col,c] = 255 -pv cv.imshow("1",image) def creat_image(): """"" #建立多通道数组 #zeros(shape, dtype=float, order='C') #依据给定形状和类型(shape, dtype, order])返回一个新的元素全部为0的数组(类比np.ones())。 #参数一:形状(即[row,col,channels]) #参数二:数据类型(默认是np.float64) img = np.zeros([400,400,3],np.uint8) #这个输出的应该是400个400*3矩阵(400行400列每列3通道矩阵) #ones(shape,dtype):依据给定形状和类型(shape,dtype),返回一个新的元素全部为1的数据 举个例子:print np.ones((4,5,3),dtype=np.uint8) 输出的是4(height)个5(width)X3(channel)矩阵,且所有元素为1 [ [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] ] #该句话的意思就是令img的第2通道(G通道)赋值为255 img[:,:, 2] =np.ones([400, 400])*255 cv.imshow("2",img) """"" #建立单通道数组 img = np.zeros([400,400,1],np.uint8) #img[:,:,0] = np.ones([400,400])*127 #对于单通道 也可以这么做,也就是单通道矩阵像素*127 ;但是如果是多通道,则是三通道矩阵 # 的像素*127 #img = img*127 与img.fill(127)作用是一样的 img.fill(127) cv.imshow("3",img) # cv.imwrite("E:/opencv/picture/img111.jpg",img) src = cv.imread("E:/opencv/picture/test1.jpg") cv.imshow("window",src) t1 = cv.getCPUTickCount()#cv.getCPUTickCount 获取当前cpu到该位置所用的时间的总数 creat_image() t2 = cv.getCPUTickCount() time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()#计算得到creat_image()所用的时间(单位是us) print("time : %s ms"%(time*1000)) cv.waitKey(0) 小结: 1. image.shape 得到image的外形尺寸:height,width,channel,其中image[0]是height, image[1]是width,, image[2]是channel 2. 逐个像素点改变像素值 利用三个for嵌套 3. 创建image的两种方法: np.zeros(shape, dtype=float, order='C') np.ones(shape,dtype) 当然也可以建立一个数组: hsv = np.array([20,30,33]) 建立了一个3维数组 4. 给图片的某个通道赋值: img[;,;,2] =np.ones([400,400])*255 补充: 我们利用access_pixel修改像素耗时太长了,这显然是我们不想看到的。下面用一句api指令就可以替代我们defination def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) cv.imshow("4",dst) cv.bitwise_not(src) : 是对二进制数据进行“非”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“非”操作,~1=0,~0=1 然后我们再计算时间就会发现节省了很多时间。 5. 计算某段代码所用时间 t1 = cv.getCPUTickCount() api指令。。。 t2 = cv.getCPUTickCount() time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()#计算得到

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