# Python的Numpy库的ndarray对象(矩阵)初始化、属性调整、属性获取、基本操作示例代码积累

ndarray对象实质上就可以理解为矩阵， 矩阵是咱们作运算的基本单位，所以其初始化、属性调整、属性获取、基本操作都是高频使用的。

# 1 直接赋值初始化一个矩阵

A = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25]], dtype='int8')


[En]

The above code creates a two-dimensional matrix, and let’s look at an example of creating a three-dimensional matrix.


import numpy as np

B = np.array([[[11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18]],
[[19, 20, 21, 22],
[23, 24, 25, 26]],
[[27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34]]])


# 2 通过复制别的矩阵得到新的矩阵

import numpy as np

B = np.array([[[11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18]],
[[19, 20, 21, 22],
[23, 24, 25, 26]],
[[27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34]]])

C = B



# 3 创建和原矩阵大小一样、通道一样，但是数据类型和原矩阵不一样的全0矩阵

import numpy as np

B = np.array([[[11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18]],
[[19, 20, 21, 22],
[23, 24, 25, 26]],
[[27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34]]])

C = B
C = 0*C
C = C.astype('float32')



# 4 创建指定大小和数据类型且元素值全为1或0的二维或多维矩阵

D = np.ones((3, 5), dtype='uint8')


D = np.ones((2, 3, 4), dtype='uint8')


[En]

Similarly, a four-dimensional matrix can be initialized as follows:

D = np.ones((2, 3, 4, 5), dtype='uint8')


# 5 创建指定大小和数据类型且元素值全为0的矩阵

E = np.zeros((3, 5), dtype='float32')


# 6 创建指定大小、指定数据类型、数据值按均匀分布生成的整数矩阵

F = np.random.randint(0, 100, (3, 5), dtype='uint8')


# 7 创建指定大小、数据值按正态分布(均值为0,标准差为1)生成的矩阵

K = np.random.randn(2, 3)


random.randn(d0, d1, ..., dn)


# 8 获取ndarray对象(矩阵)的维度、形状、元素个数、数据类型、每个元素占用的内存空间、内存布局、数据的实部、数据的虚部

import numpy as np

A = np.array([[[11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18]],
[[19, 20, 21, 22],
[23, 24, 25, 26]],
[[27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34]]])

A_dim = A.ndim
A_shape = A.shape
A_size = A.size
A_dtype = A.dtype
A_itemsize = A.itemsize
A_flags = A.flags
A_real = A.real
A_imag = A.imag



# 9 对矩阵元素的选取和访问(切片操作)

[En]

For data selection and access, please refer to my other blog post, link:

# 10 提取矩阵(图像)中的感兴趣区域、以及矩阵(图像)的深拷贝和浅拷贝问题

[En]

For this question, see my other blog post, the link is as follows:

# 11 ndarray对象转换为列表

Original: https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124416798
Author: 昊虹AI笔记
Title: Python的Numpy库的ndarray对象(矩阵)初始化、属性调整、属性获取、基本操作示例代码积累

## Title: TypeError: ‘float‘ object is not subscriptable 已解决

ff = open('xx.txt','w')
for anno in annos:
score = anno['score']
left,top,right,bottom = anno['box']
ff.write("%s %s %s %s %s\n" %(score[:6], str(int(left)), str(int(top)),str(int(right)),str(int(bottom))))
ff.close()



json文件内容格式：

{
"annos":[
{
"score":0.999976544,
"box":[
145.436234753274657
456.312645236453657
254.327564356457435
553.957943578765678
]
},
{
"score":0.9996542376,
"box":[
344.436234753274657
987.312645236453657
423.327564356457435
234.957943578765678
]
},
...
]
}


ff.write("%s %s %s %s %s\n" %(score[:6], str(int(left)), str(int(top)),str(int(right)),str(int(bottom))))


"""先把读取到的score转化为字符，再进行写入"""
xx = str(anno['score'])
ff.write("%s %s %s %s %s\n" %(xx[:6], str(int(left)), str(int(top)),str(int(right)),str(int(bottom))))


ff.write("%s %s %s %s %s\n" %(str(score[:6]), str(int(left)), str(int(top)),str(int(right)),str(int(bottom))))


Original: https://blog.csdn.net/qq_44442727/article/details/126479409
Author: 清梦枕星河~
Title: TypeError: ‘float‘ object is not subscriptable 已解决

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