你有一個截斷的數(shù)組表示.讓我們看一個完整的例子：

>>> a = np.zeros((2, 3, 4))

>>> a

array([[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]],

[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]]])

NumPy中的數(shù)組打印為單詞數(shù)組,后跟結(jié)構(gòu),類似于嵌入式Python列表.讓我們創(chuàng)建一個類似的列表：

>>> l = [[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]],

[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]]]

>>> l

[[[0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]],

[[0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]]

該復(fù)合列表l的第一級正好有2個元素,就像數(shù)組a(行數(shù))的第一個維度一樣.這些元素中的每一個本身都是一個包含3個元素的列表,它等于a(列數(shù))的第二個維度.最后,大多數(shù)嵌套列表每個都有4個元素,與a的第三個維度(深度/顏色數(shù)量)相同.

因此,您可以使用與Matlab完全相同的結(jié)構(gòu)(在尺寸方面),只是以其他方式打印.

一些警告：

> Matlab逐列存儲數(shù)據(jù)(“Fortran order”),而NumPy默認(rèn)按行存儲(“C order”).這不會影響索引,但可能會影響性能.例如,在Matlab中,有效循環(huán)將在列上(例如,對于n = 1:10 a(：,n)end),而在NumPy中,優(yōu)選迭代行(例如,對于范圍(10)中的n：a [n ,：] – 注意第一個位置的n,而不是最后一個位置.

>如果您在OpenCV中使用彩色圖像,請記住：

2.1.它像BGR格式一樣存儲圖像,而不像大多數(shù)Python庫那樣存儲RGB.

2.2.大多數(shù)函數(shù)處理圖像坐標(biāo)(x,y),它們與矩陣坐標(biāo)(i,j)相反.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python三维数组怎么表示_python – numpy中的三维数组的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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