Question

到目前为止，我做我想做的事情如下

ar2 = [[0 for t in range(maxy-miny)] for t in range(maxx-minx)]

for first,x in enumerate(range(minx, maxx)):
    for second,y in enumerate(range(miny, maxy)):
        ar2[first][second] = a[x][y]

io.imshow(ar2)

问题在于它真的很慢。所以我正在考虑numpy。

ar = np.zeros((maxx-minx, maxy-miny), dtype=np.ndarray) 

for first,x in enumerate(range(minx, maxx)):
    for second,y in enumerate(range(miny, maxy)):
        ar[first][second] = a[x][y] 

io.imshow(ar)

虽然在第二种情况下，图像不会显示

TypeError: Image data can not convert to float

我试图检查可能发生的事情，所以我测试了ar [0]＆amp; AR2 [0]

二维数组的输出：

[array（[230,197,204]，dtype = uint8）   数组（[241,209,214]，   D型= UINT8）
  数组（[233,201,206]，dtype = uint8）数组（[214,183，   188]，dtype = uint8）...

Numpy数组的输出：

[array（[230,197,204] ， dtype = uint8），   数组（[241,209,214] ， dtype = uint8），

数组（[233,201,206]，dtype = uint8），...

显然，numpy正在使用逗号，但我无法理解它是如何以及为什么会发生。

Answer 1

您使用的dtype不是类似数字的有效类型，您使用np.ndarray作为数组中各个值的类型。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ar = np.zeros((maxx-minx, maxy-miny))
a = plt.imread('something.jpg')

for first,x in enumerate(range(minx, maxx)):
    for second,y in enumerate(range(miny, maxy)):
        ar[first][second] = a[x][y] 

plt.imshow(ar)

这应该有效 - 但是你还没有提供足够的信息来可靠地测试它。

我还建议使用plt作为matplotlib.pyplot的缩写，而不是io，这很容易与实际的io模块混在一起。

但是，您可以实现相同的目标，但根本不能循环：

ar3[0:maxx-minx, 0:maxy-miny] = a[minx:maxx,miny:maxy]
np.allclose(ar2, ar3)  # True

Numpy和2-d数组差异

1 个答案: