NumPy基本运算 ##ReverseColor_img.py

基本运算

数组的算术运算是按元素的。新的数组被创建并且被结果填充。

>>> a = array( [20,30,40,50] )
>>> b = arange( 4 )
>>> b
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = a-b
>>> c
array([20, 29, 38, 47])
>>> b**2
array([0, 1, 4, 9])
>>> 10*sin(a)
array([ 9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 , -2.62374854])
>>> a<35
array([True, True, False, False], dtype=bool)

不像许多矩阵语言，NumPy中的乘法运算符 * 指示按元素计算，矩阵乘法可以使用 dot 函数或创建矩阵对象实现(参见教程中的矩阵章节)

>>> A = array( [[1,1],
...             [0,1]] )
>>> B = array( [[2,0],
...             [3,4]] )
>>> A*B                         # elementwise product
array([[2, 0],
       [0, 4]])
>>> dot(A,B)                    # matrix product
array([[5, 4],
       [3, 4]])

有些操作符像 += 和 *= 被用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。

>>> a = ones((2,3), dtype=int)
>>> b = random.random((2,3))
>>> a *= 3
>>> a
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> b += a
>>> b
array([[ 3.69092703,  3.8324276 ,  3.0114541 ],
       [ 3.18679111,  3.3039349 ,  3.37600289]])
>>> a += b                                  # b is converted to integer type
>>> a
array([[6, 6, 6],
       [6, 6, 6]])

当运算的是不同类型的数组时，结果数组和更普遍和精确的已知(这种行为叫做upcast)。

>>> a = ones(3, dtype=int32)
>>> b = linspace(0,pi,3)
>>> b.dtype.name
'float64'
>>> c = a+b
>>> c
array([ 1.        ,  2.57079633,  4.14159265])
>>> c.dtype.name
'float64'
>>> d = exp(c*1j)
>>> d
array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,
       -0.54030231-0.84147098j])
>>> d.dtype.name
'complex128' 许多非数组运算，如计算数组所有元素之和，被作为ndarray类的方法实现

>>> a = random.random((2,3))
>>> a
array([[ 0.6903007 ,  0.39168346,  0.16524769],
       [ 0.48819875,  0.77188505,  0.94792155]])
>>> a.sum()
3.4552372100521485
>>> a.min()
0.16524768654743593
>>> a.max()
0.9479215542670073

这些运算默认应用到数组好像它就是一个数字组成的列表，无关数组的形状。然而，指定 axis 参数你可以吧运算应用到数组指定的轴上：

>>> b = arange(12).reshape(3,4)
>>> b
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>>
>>> b.sum(axis=0)                            # sum of each column
array([12, 15, 18, 21])
>>>
>>> b.min(axis=1)                            # min of each row
array([0, 4, 8])
>>>
>>> b.cumsum(axis=1)                         # cumulative sum along each row
array([[ 0,  1,  3,  6],
       [ 4,  9, 15, 22],
       [ 8, 17, 27, 38]])

##ReverseColor_img.py
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('messi5.jpg')
img2= 255-img

cv2.namedWindow('image')
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)

cv2.namedWindow('image2')
cv2.imshow('image2',img2)
cv2.waitKey(0)