numpy二维数组裁剪列

在numpy中，可以通过切片操作来裁剪二维数组的列。具体方法如下：

假设有一个二维数组a，想要裁剪掉第2列至第4列，可以使用如下代码：

a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
new_a = a[:, 0:1] + a[:, 4:]

上面的代码中，":"表示取所有行，"0:1"表示取第一列（即第0列），"4:"表示取第五列及之后的所有列。通过将这两个部分相加，就可以得到裁剪后的新数组。

相关问题

numpy进行crop

在使用NumPy进行crop（剪切）操作时，我们可以利用数组索引的方式对数组进行裁剪。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库：首先，需要导入NumPy库，在代码中使用import numpy as np语句。

2. 创建原始数组：我们需要先创建一个原始数组，可以使用np.array()函数来创建。

3. 选择裁剪区域：根据需求，使用数组切片的方式选择裁剪区域。例如，可以使用array[x_start:x_end, y_start:y_end]来选择二维数组的裁剪区域。

4. 进行裁剪操作：将切片选择的裁剪区域赋值给新的变量，即可完成裁剪操作。例如，使用cropped_array = array[x_start:x_end, y_start:y_end]来完成裁剪操作。

以下是一个简单的例子，说明如何使用NumPy进行crop操作：

import numpy as np

# 创建原始数组
array = np.array([[1, 2, 3, 4],
                  [5, 6, 7, 8],
                  [9, 10, 11, 12],
                  [13, 14, 15, 16]])

# 选择裁剪区域（例如，裁剪掉第一行和第一列）
x_start, x_end = 1, 4
y_start, y_end = 1, 4

# 进行裁剪操作
cropped_array = array[x_start:x_end, y_start:y_end]

# 打印裁剪后的数组
print(cropped_array)

运行以上代码，将得到裁剪后的数组：

[[ 6  7  8]
 [10 11 12]
 [14 15 16]]

这个例子中，原始数组是一个4x4的矩阵，通过设置裁剪区域的起始和结束位置，将裁剪掉第一行和第一列的部分，得到一个3x3的裁剪后的数组。

找一下以下代码的错误：# 后端代码求解圆心坐标 import cv2 import numpy as np # 读入图片 img = cv2.imread('D:\Desktop\weixinallwork\chess.png') # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] print(height) print(width) # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) print(height) print(width) a = int(width / 7) / 2 # 横坐标12等分 b = int(height / 2) / 2 # 纵坐标8等分 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # print(r) count = 0 # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(2): # 俩次循环 先按行 for i in range(7): # 后按列 x = 2 * r * j + r y = 2 * r * i + r centers.append((x, y)) count = count + 1 print(f'圆心坐标({x}, {y})') # print(count) # print(centers) import numpy as np circles = np.array([[centers],r]) # 创建一个二维数组用于保存每个圆的灰度值 gray_values = np.zeros((len(circles),)) # 遍历每个圆 for i in range(len(circles)): # 提取当前圆的参数 x, y = circles[i][0] r = circles[i][1] # 通过圆心坐标和半径在原始图像中裁剪出当前圆 mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_xor(img, mask) # 将当前圆从RGB通道转换为灰度通道 gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 计算当前圆的灰度值 gray_value = np.mean(gray_img) # 将当前圆的灰度值保存到二维数组中 gray_values[i] = gray_value # 打印每个圆的灰度值 print(gray_values) cv2.imshow('chess', img) cv2.imshow('chess1', gray_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

该代码的错误在于以下两行：

circles = np.array([[centers],r])
gray_values = np.zeros((len(circles),))

应该修改为：

circles = np.array(centers)
gray_values = np.zeros(len(circles))

原因是 `circles` 应该是一个二维数组，每一行表示一个圆的圆心坐标和半径，因此不需要将 `r` 放在一个单独的列表中。另外，`gray_values` 应该是一个一维数组，用于保存每个圆的灰度值，因此不需要将其包装在一个二维数组中。