本篇内容介绍了“Python数据分析numpy数组的创建方式有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
如下，源虽然是不同类型的元素的列表，但是创建numpy对象后，都转换为字符串类型，类型的优先级是：字符串 > 浮点数 > 整数
首先在jupyter根目录中上传了一张"100.png"的图片，然后使用如下代码即可读取
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
import matplotlib.pyplot as plt
img_arr=plt.imread("./100.png")回显如下：
array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
...,
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]], dtype=float32)
对数组中每个元素减0.1，图像已经发生了变化
“Python数据分析numpy数组的创建方式有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
