python参数类型为uint8_Python改变数组类型为uint8的实现Python 改变数组类型为uint8的实现
第⼀次发博客，尝试⼀下
学习opencv3的时候，绘制hsv空间中的2d直⽅图，必须要将⽣成的hist数组的格式转换为uint8格式，否则应⽤cv2.imshow时图像不能显⽰！
# data=np.array(hist,dtype='uint8')
补充知识：python中图⽚的float类型和uint8类型
在python图像处理过程中，遇到的RGB图像的值是处于0-255之间的，为了更好的处理图像，通常会将图像值转变到0-1之间jquery弹出div窗口
这个处理的过程就是图像的float类型转变为uint8类型过程。
float类型取值范围 ：-1 到1 或者 0到1
uint8类型取值范围：0到255
下图是常见的类型取值范围
以上这篇Python 改变数组类型为uint8的实现就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持我们。
时间： 2020-04-09
常⽤⽅法 #记住引⼊numpy时要是⽤别名np，则所有的numpy字样都要替换 #查询数值类型 >>>type(float) dtype('float64') # 查询字符代码 >>> dtype('f') dtype('float32') >>> dtype('d') dtype('float64') # 查询双字符代码 >>> dtype('f8') dtype('float64') # 获取所有字符代码 >>>
需求描述 在利⽤numpy进⾏数据分析时，常有的⼀个需求是：根据已知的数组⽣成新数组.这个问题⼜可以分为两类: 根据筛选条件⽣成⼦数组：根据变换条件⽣成新数组(新数组shape与原数组相同) 下⾯简单总结. ⽣成⼦数组 情况1 已知数组a，以及若⼲筛选条件conds，要求从数组a 中⽣成⼀个⼦数组b. 解决办法:b=a[conds].⽐如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)], b=a[(a>=1)&(a<=3)] 实例：如下 # 实例1.1：已知数
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arr.dtype Out[13]: dtype('int64') In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64) // 该命令查看数据类型 In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float
前⾔ Pandas是Python当中重要的数据分析⼯具，利⽤Pandas进⾏数据分析时，确保使⽤正确的数据类型是⾮常重要的，否则可能会导致⼀些不可预知的错误发⽣. Pandas 的数据类型：数据类型本质上是编程语⾔⽤来理解如何存储和操作数据的内部结构.例如,⼀个程序需要理解你可以将两个数字加起来,⽐如 5 + 10 得到 15.或者，如果是两个字符串,⽐如「cat」和「hat」，你可以将它们连接(加)起来得到「cathat」.尚学堂·百战程序员陈⽼师指出有关 Pandas 数据类型的⼀个可能令⼈
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