我已经加载了一个巨大的图像作为维度为H x W x 3的Numpy数组。我想将这个图像分割成15 x 15 grid,并将其转换为225 x H/15 x W/15 x 3 NumPy数组,在该数组中,按行或按列进行排序。请注意,H和W是15的完美倍数。
我知道这可以使用两个for循环来完成,如下所示:
for row in range(15):
for col in range(15):
count+=1
subimage[count,:,:,:] = img[h1:h2, w1:w2, :]
但这需要时间(我必须对100,000张非常大的图像重复这个过程)
我试图将"data.txt“中的数据放入一个numpy数组中,并用matplotlib绘制它。下面是数据的每一行:
"1“11.658870417634 4.8159509459201
大约有一千万行。
我试着把它放到内存映射中,但一直收到这个错误:
ValueError: Size of available data is not a multiple of data-type size.
下面是我使用的代码:
import numpy
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyp
RuntimeWarning:尝试将数组插入函数时,在double_scalars中遇到被零除
import numpy as np
import random
def lagrange(x, y, x_int):
n = x.size
y_int = 0
for i in range(0, n):
p = y[i]
for j in range(0, n):
if i != j:
p = p * (x_int - x[j]) / (x[i] - x[j])
y_i
我正在做一个以图像为输入的深度学习项目。由于其他一些需求,我无法加载从文件夹中的图像,并需要事先完成。
我很难将所有图像加载到一个numpy数组中,因为其中有相当多的图像。也就是说,由于列表的长度,我经常耗尽Google上的25 GB内存。我知道列表是超级空间昂贵的,而numpy数组不是。但是,直接将图像加载到numpy数组中是很痛苦的。因此,我提出了一种解决办法,一次只将1000个图像加载到一个列表中,将其转换为一个numpy数组并附加到其中。这一切似乎都工作得非常好,直到第九次交互时,RAM的使用量从大约3GB增加到了25GB,而且都崩溃了。
我使用以下代码:
# Get images
d
我有一个包含numpy数组作为属性的对象列表。它们每个都有操作数组的方法。我想创建一个2Dnumpy数组,用于存储其他数组,并在操作单个numpy数组时进行更新。 使用列表很容易做到这一点,因为您只需要创建一个引用其他列表的列表。 >>> x = [1,2,3]
>>> y = [4,5,6]
>>> z = [x,y] # stores reference to x and y
>>> x[0] = 10
>>> z
[[10,2,3],[4,5,6]] 但是,在numpy中执行相同的操作会创建对象的
我需要操作一个numpy数组:
My的格式如下:
x = [1280][720][4]
数组将图像数据存储在第三维度中:
x[0][0] = [Red,Green,Blue,Alpha]
现在,我需要将数组操作为以下形式:
x = [1280][720]
x[0][0] = Red + Green + Blue / 3
我当前的代码非常慢,我想使用numpy数组操作来加快速度:
for a in range(0,719):
for b in range(0,1279):
newx[a][b] = x[a][b][0]+x[a][b][1]+x[a][b][2]
x =
在Python中处理数据类型numpy数组时,我有些困惑。
问题1
我在python整数中执行以下脚本
>>> import numpy as np
>>> L = [1000,2000,3000]
>>> A = np.array(L)
>>> B = A
然后我检查以下内容:
>>> A is B
True
>>> id(A) == id(B)
True
>>> id(A[0]) == id(B[0])
True
这很好。但当时发生了一些奇怪的事情。
>>
我使用xlsxwriter在python代码中将图像插入到excel中。
现在,在opencv处理之后,我得到了图像数据(numpy数组)。我想插入这些图像数据到excel。但是xlswriter只支持io.BytesIO流。
问:我不知道如何用jpg格式将numpy数组转换为。
我尝试过numpy.tostring,但没有jpg格式。
下面的代码运行良好:_f = open('test.jpg') # I would like to insert test.jpg worksheet.insert_image('E2', 'abc.jpg',
我试图让一些东西将一个图像一分为二,并合并两个图像回来。我尝试使用NumPy从图像上的每个点减去一个随机值,并存储该值以使其成为新图像。然后我得到一个‘照片无法打开这个文件,因为格式化当前不受支持,或者文件已损坏。’在第二张图片上。那么,如何创建具有这些值的图像呢?
import numpy
import random
from PIL import Image
a = Image.new('RGB', [1280, 720], (255, 255, 255))
a = numpy.array(a)
value = []
for x in a:
for y in ran
我正在尝试迭代一个numpy数组并在其中更改一些值。下面是我的代码,它是从文档()中复制出来的:
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print(a)
with np.nditer(a, op_flags=['readwrite']) as it:
for x in it:
x[...] = 2 * x
print(a)
但我不断得到以下的回溯:
Traceback (most recent call last):
File "text.py", line 5, in <mo
我必须计算矩阵(二维数组)中大于200的所有值。
我为此写下的代码是:
za=0
p31 = numpy.asarray(o31)
for i in range(o31.size[0]):
for j in range(o32.size[1]):
if p31[i,j]<200:
za=za+1
print za
o31是一个图像,我将它转换成一个矩阵,然后找到值。
我的问题是,有没有更简单的方法来做到这一点?