OpenCV学习(1)-ndarray

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这篇博客介绍了Python中NumPy库的基本使用，包括创建全零数组`np.zeros()`和全一数组`np.ones()`，以及如何初始化指定类型的数组。文章还展示了如何操作二维数组，如获取数组的形状、数据类型，以及切片和索引。此外，还涉及到了多维数组的切片和索引操作，如获取所有列的第一列和所有行的第一行。最后，讲解了数组的转置和切片技巧。

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
   z=np.zeros((2,4),np.uint8)
   print(type(z))
   print(z)
   o=np.ones((2,4),np.int32)
   print(o)
   m=np.array([[4,12,3,1],[10,12,14,29]],np.float32)
   print(m)

   print(m.shape[0])
   print(m.shape[1])
   print(m.shape)
   print(m.dtype)
   print(m[1,3])
   print(m[1,:])
   print(m[:,2])
   print(m[0:1,1:3])#不包含1和3
   
   n=np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[10,11,12,14],[15,16,17,18]],[[11,12,43,32],[1,5,10,23]]],np.float32)
   print(n[:,:,0])#所有的第一列
   print(n[:,0,:])#所有的第一行
   print(n[0,:,:])#第一个向量,等同于n[0]
   
   '''
   result:
   <class 'numpy.ndarray'>
   [[0 0 0 0]
    [0 0 0 0]]
   [[1 1 1 1]
    [1 1 1 1]]
   [[ 4. 12.  3.  1.]
    [10. 12. 14. 29.]]
    
   2
   4
   (2, 4)
   float32
   29.0
   [10. 12. 14. 29.]
   [ 3. 14.]
   [[12.  3.]]

   [[ 1.  5.]
    [10. 15.]
    [11.  1.]]
   [[ 1.  2.  3.  4.]
    [10. 11. 12. 14.]
    [11. 12. 43. 32.]]
   [[1. 2. 3. 4.]
    [5. 6. 7. 8.]]

   '''
   
   '''
   np.zeros()生成全为0的数组
   np.ones()生成全为1的数组
   '''