numpy对二位数字按列求最大值最小值
时间: 2023-11-15 18:03:43 浏览: 55
可以使用numpy的max和min函数来对二维数组按列求最大值和最小值。
例如,对于以下二维数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
我们可以使用以下代码来求每列的最大值和最小值:
```python
col_max = np.max(a, axis=0)
col_min = np.min(a, axis=0)
print("每列的最大值:", col_max)
print("每列的最小值:", col_min)
```
输出结果为:
```
每列的最大值: [7 8 9]
每列的最小值: [1 2 3]
```
其中,`axis=0`表示按列操作,即对每列求最大值和最小值。如果要按行求最大值和最小值,则需要将`axis=0`改为`axis=1`。
相关问题
定义一个二维矩阵,输入4位同学3门课的成绩,然后把矩阵转置,再求矩阵中元素的最大值和最小值。
可以使用Python中的numpy库来实现该功能。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
# 输入成绩
grades = np.array([[89, 78, 92],
[88, 82, 87],
[91, 87, 78],
[90, 86, 89]])
# 转置矩阵
transposed_grades = np.transpose(grades)
# 求最大值和最小值
max_grade = np.max(grades)
min_grade = np.min(grades)
print("转置后的矩阵:")
print(transposed_grades)
print("最高分:", max_grade)
print("最低分:", min_grade)
```
输出结果为:
```
转置后的矩阵:
[[89 88 91 90]
[78 82 87 86]
[92 87 78 89]]
最高分: 92
最低分: 78
```
代码实现census变换,具体为对窗口内的灰度值进行排序,并去掉最大值和最小值,再求平均值,将此值作为中心像素值
以下是census变换的代码实现,其中窗口大小为3x3:
```python
import numpy as np
from skimage import io, color
def census_transform(image):
height, width = image.shape
census = np.zeros((height-2, width-2), dtype=np.uint8)
for i in range(1, height-1):
for j in range(1, width-1):
window = image[i-1:i+2, j-1:j+2].flatten()
window.sort()
window = window[1:8]
mean = np.mean(window)
census[i-1, j-1] = 0
for k in range(8):
if window[k] > mean:
census[i-1, j-1] |= 1 << (7-k)
return census
# 加载图像并转换为灰度图像
image = io.imread('lena.png')
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 对灰度图像进行census变换
census = census_transform(gray_image)
# 显示census变换后的图像
io.imshow(census)
io.show()
```
其中,`census_transform`函数接受一张灰度图像,返回census变换后的结果。函数首先创建一个与原图像大小相同的数组`census`,用于存储census变换后的结果。接着,对于每个像素,先取出周围3x3的窗口,并将窗口中的灰度值排序。然后,去掉最大值和最小值,计算剩余值的平均值,将此值作为中心像素的阈值。最后,遍历窗口中的8个像素,若像素的灰度值大于阈值,则将对应的二进制位设置为1,最终将得到一个8位二进制数,代表中心像素的census值。将所有像素的census值存储在数组`census`中,并返回该数组作为函数的结果。