numpy常用属性以及切片操作

numpy常用属性

• shape：返回的是数组的形状
• ndlm：返回数组的维度
• size：返回数组元素的个数
• dtype：返回数组元素的类型

numpy的索引和切片操作

可以通过：操作对数组进行任意方式的切片，十分的灵活

切片方法

冒号分隔切片参数 array[start:stop:step]
start：起始索引
stop：截止索引(注意输出该索引前一个数）
step：步长（正向切片和负向切片）

1. 一维数组的切片

import numpy as np
b=np.array([9,8,7,6,5,4,3,2])
print(b[0:3])
print(b[2:3])
print(b[0:8])
print(b[::-1])

输出
[9 8 7]
[7]
[9 8 7 6 5 4 3 2]
[2 3 4 5 6 7 8 9]

2. 二维数组切片

方法：arr[行切片，列切片]

import numpy as np
arr=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]])
print(arr)
print(arr[0:2])     #行切片
print(arr[::,0:2])    #列切片
print(arr[0:2:,0:2])

输出
[[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]]
#行切片
[[9 8 7]
[6 5 4]]
#列切片
[[9 8]
[6 5]
[3 2]]
#行列切片
[[9 8]
[6 5]]

二维数组切片的引用

数字图像可以表示为矩阵的形式，所以利用切片的操作可以对图像进行翻转和裁剪等操作。

1. 图像的翻转

import matplotlib.pyplot as plt
img=plt.imread('./1.jpg') #读入图片
m1=img[::,::-1]  ##左右翻转
m2=img[::-1,::]  ##上下翻转
m3=img[::-1,::-1] ##完全翻转
##图片的显示
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(m1)
plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(m2)
plt.subplot(2,2,4)
plt.imshow(m3)
plt.show()

2. 图片的裁剪

import matplotlib.pyplot as plt
img=plt.imread('./1.jpg')
f=img[100:354:,100:348]#裁剪
##显示
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(f)
plt.show()