NumPy的应用（一）：从基础到图像处理的探索

引言

NumPy是Python中一个强大的科学计算库，提供了高效的数组操作和丰富的数学函数，是数据分析、科学计算和机器学习的基础。在这篇文章中，我们将介绍NumPy的基本用法，涵盖数组的创建、属性、索引运算以及如何使用NumPy对图像进行处理。对新手而言，了解这些内容不仅有助于提高编程能力，还能为更高级的数据处理提供扎实的基础。

创建数组对象

在NumPy中，数组对象是处理数据的核心。使用numpy.array()函数可以方便地创建数组对象。

示例

import numpy as np

# 使用列表创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

使用numpy.arange()

# 创建一个范围数组
arr_range = np.arange(0, 10, 2)  # 从0到10，步长为2
print(arr_range)

使用numpy.zeros()和numpy.ones()

# 创建全零和全一的数组
zeros = np.zeros((3, 4))  # 3行4列的全零数组
ones = np.ones((2, 3))     # 2行3列的全一数组

print(zeros)
print(ones)

数组对象的属性

NumPy数组对象具有丰富的属性，常见的属性包括：

• ndim：数组的维度数