Рубрики
Без рубрики

NumPy ogrid и его использование в Python

Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы подробно обсудим NumPy ogrid и его использование.NumPy-это числовой модуль python и

Автор оригинала: Team Python Pool.

NumPy ogrid и его использование в Python

Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы подробно обсудим NumPy ogrid и его использование. NumPy-это числовой модуль python, а Ogrid-одна из его функций, которая расшифровывается как открытая сетка. Он помогает нам, предоставляя способ воздействия на конкретный пиксель изображения на основе его индексного номера. По мере дальнейшего продвижения в этой статье мы попытаемся понять Numpy ogrid через его синтаксис. Мы также рассмотрим его применение и несколько примеров.

СИНТАКСИС NUMPY OGRID

Общий синтаксис NumPy ogrid таков:

экземпляр nd_grid, который возвращает открытую многомерную “meshgrid”

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ NUMPY OGRID

Предположим, у нас есть матрица 5 * 7. Здесь функция Огрида будет принимать диапазон координат(от 0 до 4) для x и (от 0 до 6) для y. Затем он сохранит значение в переменных x и y. Мы можем наблюдать, что индексация матрицы с помощью ogrid возвращает ту же самую матрицу с этим. Кроме того, мы можем фильтровать наши результаты по индексным номерам. Это дает нам массив истинных и ложных. Это состояние называется МАСКОЙ. Теперь мы можем использовать эту маску для воздействия только на те элементы матрицы, где значение имеет значение (или ложно в соответствии с нашим предположением).

Вы, должно быть, задаетесь вопросом, какое отношение это имеет к конкретному пикселю изображения и как мы можем работать с ним, используя это. Теперь вместо матрицы рассмотрим изображение размером 1920*1080. После этого, используя ту же технику, мы можем создать для него маску. Тогда мы можем использовать эту маску, чтобы воздействовать только на те пиксели, которые нас интересуют.

ВОЗВРАЩАЕТСЯ

Он возвращает открытую сетку сетки, так что только одно измерение каждого возвращаемого массива больше 1. Размеры и количество выходных данных равны количеству индексирующих измерений.

MESH-GRID:
             ndarrays
                            with only one dimension

ПРИМЕРЫ NUMPY OGRID

Не будем смотреть на некоторые примеры Numpy ogrid:

#code
from numpy import ogrid
ogrid[-1:1:5j]
array([-1,-.5,0,0.5,1,1.5])
ogrid[0:4,0:6]

Выход:

[array([[0],
        [1],
        [2],
        [3]]),array([[0,1,2,3,4,5]])]

ОБЪЯСНЕНИЕ

В приведенном выше примере мы использовали сеточную функцию. Здесь мы определили массив из 6 элементов. На следующем этапе мы определили критерии, по которым нам нужна ценность. В конце концов мы получаем желаемое значение, причем один массив имеет 4 значения, а другой-6.

Давайте рассмотрим еще один пример

#code
from numpy import ogrid
ogrid[-1:1:5j]
array([-1,-.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3])
ogrid[0:3,0:9]

Выход:

[array([[0],
        [1],
        [2]]),array([[0,1,2,3,4,5,6,7,8]])]

ОБЪЯСНЕНИЕ

В приведенном выше примере мы снова использовали сеточную функцию с другим набором параметров. Здесь мы видим, что выход ограничен 3 и 9. Таким образом, мы получаем вывод относительно этого. Мы можем видеть, насколько полезна сетка href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Function”>функция есть, и она сокращает наш труд. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Function”>функция есть, и она сокращает наш труд.

Должен Читать

  • Понимание функции Numpy mgrid() в Python
  • Сложение матриц в Python | Сложение двух матриц

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы читаем о NumPy ogrid и его синтаксисе, который использует пример. Это помогает нам, предоставляя способ воздействия на конкретный пиксель изображения. Я надеюсь, что эта статья смогла ответить на все ваши вопросы. Если какие-либо сомнения остаются, не стесняйтесь комментировать их ниже. Закончив читать его, почему бы не покрыть numpy dispersion следующим.

Читайте ещё по теме: