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我有一个由(my_array = []且形状为(0,))初始化的numpy列表,然后将wm和hm元素附加到其上,因此(r是级联格式为-[[300 240] 22 22]]):
my_array=[]
for (x, y, w, h) in r:
wm=int(x+ (w/2.))
hm=int(y+ (h/2.))
my_array.append([numpy.float32(wm), numpy.float32(hm)])
return numpy.array(my_array)
[[293.51373 323.4329 ]
[247.77493 316.02783]]
[[292.9887 322.23425]
[247.24142 314.2921 ]]
[[293.51373 323.4329 ][247.77493 316.02783]]
我认为这是倒数第二行
[[292.9887 322.23425][247.24142 314.2921 ]]
,我以为这是最后一行
最佳答案
一个示例r
:
In [41]: r = np.array([[0,0,8,10],[1,1,6,8],[2,2,10,12]])
In [42]: r
Out[42]:
array([[ 0, 0, 8, 10],
[ 1, 1, 6, 8],
[ 2, 2, 10, 12]])
In [43]: my_array=[]
In [45]: for (ex,ey,ew,eh) in r:
...: wm = int(ex+(ew/2))
...: hm = int(ey+(eh/2))
...: print(wm,hm)
...: my_array.append([wm,hm])
...:
4 5
4 5
7 8
In [46]: arr = np.array(my_array)
In [47]: arr
Out[47]:
array([[4, 5],
[4, 5],
[7, 8]])
In [48]: arr[:,0]
Out[48]: array([4, 4, 7]) # the 3 wm values
In [49]: arr[-1,:] # the last values produced by the last `r` row
Out[49]: array([7, 8])
In [52]: arr = np.array([[f'wm{i}',f'hm{i}'] for i in range(3)])
In [53]: arr
Out[53]:
array([['wm0', 'hm0'],
['wm1', 'hm1'],
['wm2', 'hm2']], dtype='<U3')
In [54]: arr[:,0]
Out[54]: array(['wm0', 'wm1', 'wm2'], dtype='<U3')
In [55]: arr[-1,:]
Out[55]: array(['wm2', 'hm2'], dtype='<U3')
In [108]: arr = np.array([[313.5536, 330.60587], [368.23245, 332.70932]])
In [109]: arr
Out[109]:
array([[313.5536 , 330.60587], # 2nd to the last row
[368.23245, 332.70932]]) # last row
In [110]: arr[-1]
Out[110]: array([368.23245, 332.70932])
In [111]: arr[-1,:]
Out[111]: array([368.23245, 332.70932])
In [112]: arr[:,0]
Out[112]: array([313.5536 , 368.23245])
In [113]: arr[-2,:]
Out[113]: array([313.5536 , 330.60587])
关于python - 使用代码在numpy数组中查找两个值之间的差,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55671921/
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