在Python中通过threshold创建mask方式
我就废话不多说了,直接上代码吧!
【code】
import numpy as np threshold=2 a=np.array([[1,2,3],[3,4,5]]) b=a>threshold print("a="+str(a)) print("b="+str(b))
【result】
a=[[1 2 3] [3 4 5]] b=[[False False True] [ True True True]]
以上这篇在Python中通过threshold创建mask方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Numpy中的mask的使用
numpy中矩阵选取子集或者以条件选取子集,用mask是一种很好的方法 简单来说就是用bool类型的indice矩阵去选择, mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) X[mask].shape mask.shape mask[indices[0]] = False mask.shape X[mask].shape X[~mask].shape (678, 2) (678,) (678,) (675, 2) (3, 2) 例如我们这里用来选取全部点中KNN选取
-
python_mask_array的用法
掩码数组 数据很大形况下是凌乱的,并且含有空白的或者无法处理的字符,掩码式数组可以很好的忽略残缺的或者是无效的数据点.掩码式数组由一个正常数组与一个布尔式数组组成,若布尔数组中为Ture,则表示正常数组中对应下标的值无效,反之False表示对应正常数组的值有效. numpy.ma模块中提供掩码数组的处理,这个模块中几乎完整复制了numpy中的所有函数,并提供掩码数组的功能: >>>import numpy.ma as ma >>>x = np.array([1,2,3,
-
Pytorch mask_select 函数的用法详解
非常简单的函数,但是官网的介绍令人(令我)迷惑,所以稍加解释. mask_select会将满足mask(掩码.遮罩等等,随便翻译)的指示,将满足条件的点选出来. 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量, 张量 mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同 x = torch.randn(3, 4) x 1.2045 2.4084 0.4001 1.1372 0.5596 1.5677
-
浅谈图像处理中掩膜(mask)的意义
刚开始涉及到图像处理的时候,在opencv等库中总会看到mask这么一个参数,非常的不理解,在查询一系列资料之后,写下它们,以供翻阅. 什么是掩膜(mask) 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形"底片"称为掩膜(也称作"掩模"),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域. 图像掩膜与其类似,用选定的图像.图形或物体,对处
-
python实现根据给定坐标点生成多边形mask的例子
处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值,那么在python中怎么实现生成只有0.1表示的mask区域呢? 主要借鉴cv2中的方法: (我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素) matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy =
-
在Python中通过threshold创建mask方式
我就废话不多说了,直接上代码吧! [code] import numpy as np threshold=2 a=np.array([[1,2,3],[3,4,5]]) b=a>threshold print("a="+str(a)) print("b="+str(b)) [result] a=[[1 2 3] [3 4 5]] b=[[False False True] [ True True True]] 以上这篇在Python中通过threshold创建
-
对Python中type打开文件的方式介绍
这几天在看<利用Python进行数据分析>,在第六章数据加载.存储.与文件格式中遇到个小问题. 在Linux访问文件是用:!cat ch06/ex1.csv 在Windows命令行中使用:!type ch06\ex1.csv 需要作说明的是: 1.Windows与Linux不同的是win用的"\"添加子目录,而Linux使用"/"添加: 2.win下也可以使用绝对路径进行访问,在所在目录下安如图操作方式进行复制,此时需加引号进行使用:!type &quo
-
python中数据库like模糊查询方式
在Python中%是一个格式化字符,所以如果需要使用%则需要写成%%. 将在Python中执行的sql语句改为: sql = "SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%%%%s%%%%'" % test_value 执行成功,print出SQL语句之后为: SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%public%%' Python在执行sql语句的时候,同样也会有%格式化的问题,仍然需要使
-
Python中私有属性的定义方式
Python没有类似于Java的private关键字, 但也可以为类定义私有属性. 只需将属性命名变为以__开头, 例如 __field. 示例代码: class Vector2D(object): def __init__(self, x, y): self.__x = float(x) self.__y = float(y) self.xx = x self.yy = y def get_x(self): return self.__x # 内部访问 if __name__ == "__ma
-
python中四舍五入的正确打开方式
round()函数 (注意:下面的我也不清楚是否正确,我只是发表一下我的观点) 对于简单的舍入运算,使用内置的 round(value, ndigits) 函数即可 强烈建议不要去深究,就直接得结果就好 ndigiths可以为正数,也可以为负数,还可以为0,可以为空 n:就是精确到第n位小数,对整数没有影响,1为精确到十分位(注意:小数就是从十分位往后推的) -n:就是精确到整数位,-1为精确到十位,然后就是百位千位-有小数位就全舍掉,不管多大,但会保留一个为0的小数位 0:精确到个位,但会保留
-
Python中函数的创建及调用
目录 一.前言 二.创建一个函数 三.调用函数 四.pass空语句 一.前言 提到函数,大家会想到数学函数吧,函数是数学最重要的一个模块,贯穿整个数学学习,在Python中,函数的应用非常广泛.在前面我们已经多次接触过函数.例如,用于输出的print()函数.用于输入的input()函数,以及用于生成一系列整数的range()函数.这些都是Python内置的标准函数,可以直接使用.除了可以直接使用的标准函数,Python还支持自定义函数.即通过将一段有规律的.重复的代码定义为函数,来达到一次编写
-
Python中集合的创建及常用函数的使用详解
目录 集合的创建 无序性 集合中的操作函数 在集合中添加元素 删除集合中的第一个元素 删除集合中的指定元素 判断元素是否在集合里面 集合的遍历 集合元素个数的计算 集合与字典,列表,元组的嵌套 集合与元组 集合与列表 集合的创建 使用内置函数set()进行转化或者使用{}包括起来的,集合中的元素:无序性,互异性,确定性. 举例: numbers=set(range(0,7))//使用内置函数进行转化 print(numbers) print(type(numbers)) 输出: {0, 1, 2
-
详解Python中matplotlib模块的绘图方式
目录 1.matplotlib之父简介 2.matplotlib图形结构 3.matplotlib两种画绘图方法 方法一:使用matplotlib.pyplot 方法二:面向对象方法 1.matplotlib之父简介 matplotlib之父John D. Hunter已经去世,他的一生辉煌而短暂,但是他开发的的该开源库还在继续着辉煌.国内介绍的资料太少了,查阅了一番整理如下: 1968 出身于美国的田纳西州代尔斯堡. 之后求学于普林斯顿大学. 2003年发布Matplotlib 0.1版,初衷
-
Python中调用其他程序的方式详解
前言 在Python中,可以方便地使用os模块来运行其他脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本或程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码.为了更好地控制运行的进程, 可以使用win32process模块中的函数,如果想进一步控制进程,则可以使用ctype模块,直接调用kernel32.dll中的函数.下面介绍4种方式: 1.os.system()函数 os模块中的system()函数可以方便地运行其他程序或者脚本,模式如下: os.system(command):command:
-
Python中多线程的创建及基本调用方法
1. 多线程的作用 简而言之,多线程是并行处理相互独立的子任务,从而大幅度提高整个任务的效率. 2. Python中的多线程相关模块和方法 Python中提供几个用于多线程编程的模块,包括thread,threading和Queue等 thread模块提供了基本的线程和锁的支持,除产生线程外,也提供基本的同步数据结构锁对象,其中包括: start_new_thread(function, args kwargs=None) 产生一个新的线程来运行给定函数 allocate_lock() 分配
随机推荐
- 利用Vue v-model实现一个自定义的表单组件
- JBuilder2005开发Web应用程序
- js面向对象实现canvas制作彩虹球喷枪效果
- centos6.5下svn的使用说明
- JAVA中string数据类型转换详解
- 详解Android系统中的root权限获得原理
- Python实现二叉树结构与进行二叉树遍历的方法详解
- 一个简单的php MVC留言本实例代码(必看篇)
- 为Python的web框架编写MVC配置来使其运行的教程
- ASP中用ajax方式获得session的实现代码
- 用Python编写web API的教程
- asp常用函数集合,非常不错以后研究第1/4页
- 使用Ruby on Rails快速开发web应用的教程实例
- 解决JQeury显示内容没有边距内容紧挨着浏览器边线
- NodeJS远程代码执行
- Javascript var变量隐式声明方法
- java的各种类型转换全部汇总(推荐)
- Android用RecyclerView实现动态添加本地图片
- PHP基于SMTP协议实现邮件发送实例代码
- iOS tableView实现头部拉伸并改变导航条渐变色