Python用numpy库对矩阵的操作

1. 导入numpy库：

import numpy as np

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2. 获取矩阵的行和列数

#得到图像的行数和列数 sp = img.shape row = sp[0] column = sp[1]

也可写为如下：

row,column = img.shape 或者： row,column = img.shape[:2]

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3. 对矩阵进行特定行列进行提取操作

法一：

#取第3行 >> M[2] #取第2列 >>>> M[:,1]

行和列的索引是从零开始。

对矩阵行进行提取时，中括号里面只有索引值而对矩阵列数据进行操作中括号内有英文 “ : ”和 “ , ” 。

介绍带冒号的这种形式：

这是numpy的切片操作，一般结构如num[a:b,c:d]，分析时以逗号为分隔符，逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1)，逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1)如果是这种num[:b,c:d]，a的值未指定，那么a为最小值0；如果是这种num[a:,c:d]，b的值未指定，那么b为最大值；c、d的情况同理可得。如果遇到num[a:b,None]，表示该维不进行切片，而是将该维整体作为数组元素处理，最后形成一个三维数组

法二：

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4. numpy定义一个矩阵并赋值

#定义w，为3×3的矩阵 w = np.array([[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]])

输出的行数和列数分别是3 3

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5.