python用numpy生成图片,

　　有朋友对numpy如何生成蒙版图像有疑问。今天，我来为你解答这个问题。

　　在numpy中，有一个叫ma的模块，复制了numpy中几乎所有的功能。当然，底层的所有函数都被自己定义的新数据类型MaskedArray上的操作所取代。

　　让我们看看array.最基本的定义

　　可能带有掩码值的数组类。

　　True的屏蔽值从任何计算中排除相应的元素。

　　MaskedArray是一个可能的掩膜信息的数组,对它的任何计算都只针对mask值为True的值。

　　建筑

　　x=MaskedArray(data，mask=nomask，dtype=None，copy=False，subok=True，

　　ndmin=0，fill_value=None，keep_mask=True，hard_mask=None，

　　收缩=真，顺序=无)

　　这个类有许多属性，但我们只需要关注三个属性，即data，mask和fill_value.的其他属性都很难使用，例如，hard_mask。如果该属性为真，则意味着一旦某些值被掩盖，数据就真的丢失了。详情请参考源代码注释。但还有更多。

　　因素

　　-

　　数据：数组_like

　　输入数据。

　　掩码：序列，可选

　　面具。必须可转换为具有相同

　　形状为“数据”。True表示屏蔽(即无效)数据。

　　填充值：标量，可选

　　必要时用于填充屏蔽值的值。

　　如果没有，则使用基于数据类型的默认值。

　　数据我就不多说了。array_like，tuple，list和ndarray都可以。

　　Mask是只包含True和False的ndarray，其形状与数据一致。该数组允许您指定需要屏蔽的值，标记为True的数据将被屏蔽。隐蔽的位置会变成——(http://www . Sina.com/)

　　Fill_value是标量。屏蔽一些值后，如果您想将这些屏蔽值更改为另一个值，则需要使用它。

　　将numpy.ma作为npm导入

　　将numpy作为np导入

　　data=np.random.randint(1，10，size=[1，5，5])

　　掩码=数据5

　　arr=npm.array(数据，掩码=掩码)

　　打印(排列)

　　#[[[6 6 - 8 - ]

　　# [ - - - 6 7]

　　# [9 - - 6 9]

　　# [ - - 5 - 8]

　　# [6 9 - 5 - ]]]

　　但是，numpy也可以直接对ndarray执行条件运算。

　　将numpy作为np导入

　　arr=np.random.randint(1，10，size=[1，5，5])

　　mask=arr5

　　Arr[mask]=0 #将标记为True的值记录为0

　　打印(排列)

　　#[[[9 9 7 6 0]

　　# [0 0 6 9 0]

　　# [8 0 8 5 0]

　　# [0 5 5 8 9]

　　# [0 7 0 0 6]]]

　　以上是numpy生成的所有蒙版图像的详细说明。更多Python学习，推荐：PyThon学习网教学中心。

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