一、np.ones函数
NumPy是数值计算的一个重要Python库,np.ones函数是其中的一个重要函数。 在数组运算中,我们常常需要创建一个全1数组,np.ones函数便是为我们提供这种功能的函数。它的函数原型如下:
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')
参数说明:
shape
: 数组的形状(如(3,2)),必选参数dtype
: 数组的数据类型,默认为np.float64order
: C(按行)、F(按列)或A(任意,按照内存中的C或Fortran连续),可选参数
其中,参数shape代表数组的维度,可以是一维数组,也可以是多维数组,例如下面的代码:
import numpy as np
a = np.ones(10)
b = np.ones((3,4))
c = np.ones((2,3,4))
print(a)
print(b)
print(c)
使用np.ones(10)
,可以创建一个一维数组,包含10个元素,每个元素都是1。使用np.ones((3,4))
可以创建一个3行4列的二维数组,每个元素都是1。使用np.ones((2,3,4))
可以创建一个2页3行4列的三维数组。
二、np.ones_like函数
除了np.ones
函数之外,NumPy还提供了另一个非常有用的函数np.ones_like
。
np.ones_like
的功能是创建一个形状与现有数组a
相同,元素全为1的数组。例如:
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
c = np.ones_like(b)
print(b)
print(c)
代码中,我们先使用np.array
创建一个二维数组b
,然后使用np.ones_like(b)
创建了一个与b
形状相同的全1数组c
。
三、np.ones函数语法
np.ones
函数不仅可以用来创建全1数组,还可以通过设置数据类型,创建由其他数据类型元素组成的全1数组。
例如,下面代码创建了一个dtype
为int
的全1数组:
import numpy as np
a = np.ones(5, dtype=int)
print(a)
代码中设置参数dtype=int
,创建了一个五个整数元素全为1的数组。同样地,我们也可以设置其他的dtype
参数比如:float
、complex
、int
等。
四、np.ones函数sum()的使用
np.ones
函数还有一个非常有用的功能是可以计算数组中所有元素的和。这个功能的实现方法非常简单,只需要在创建数组时,加上.sum()
即可。例如:
import numpy as np
a = np.ones((3,2))
print(a.sum())
这段代码中,我们创建一个3行2列的二维数组a
,然后使用a.sum()
计算其所有元素之和。
五、np.ones函数应用
np.ones
函数的应用非常广泛,它可以被广泛用于科学计算、图像处理、机器学习、深度学习等领域。
下面是一段图像处理中应用np.ones
函数的示例代码:
import numpy as np
import cv2
# 读取一张图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图片全部像素点全部修改为1
mask = np.ones(img.shape[:2], dtype="uint8") * 255
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用自适应阈值分割,1表示为背景,0表示为前景。
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY, 37, 6)
# 对二值图像进行形态学处理
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
morph = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=2)
# 应用掩模
masked = cv2.bitwise_and(morph, morph, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", masked)
cv2.waitKey(0)
这段代码是在Python下使用OpenCV实现对一张图片进行二值化处理,其中np.ones
函数被用于创建一个形状与img
相同的mask
数组,作为掩模使用。