pythonnumpycopy

❶ 如何將csv文件中的數據寫入python並轉換成矩陣以文件形式輸出

Python處理csv文件時經常會用到講csv文件整體讀取為一個數組或者矩陣的情況，藉助numpy包，可以使用如下代碼簡潔高效低實現：

[python]view plain

• importnumpy

• my_matrix=numpy.loadtxt(open("c:\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

將數組或者矩陣存儲為csv文件可以使用如下代碼實現：

[python]view plain

• numpy.savetxt('new.csv',my_matrix,delimiter=',')

❷ python numpy 使用 loadtxt讀取txt文件的內容，txt文件跟要執行的py文件在

很多時候，我們將數據存在txt或者csv格式的文件里，最後再用Python讀取出來，存到數組或者列表裡，再做相應計算。本文首先介紹寫入txt的方法，再根據不同的需求（存為數組還是list）,介紹從txt讀取浮點數的方法。
一、寫入浮點數到txt文件：
假設每次有兩個浮點數需要寫入txt文件，這里提供用with關鍵字打開文件的方法，使用with打開文件是一個很好的習慣，因為with結束，它就會自動close file，不用手動再去flie.close()。

[python] view plain
with open('file_path/filename.txt','a') as file:
write_str = '%f %f\n'%(float_data1,float_data2)
file.write(write_str)

二、從txt文件提取浮點數到numpy數組或list列表

首先假設你有一個odom.txt 的文件，裡面每一行的數據個數都相同，如截圖所示：

1.如果你是想把這些數據讀取出來，存為numpy數組,那麼一句代碼可以搞定：

[python] view plain
a = numpy.loadtxt('odom.txt')

存為numpy數組以後，a的尺寸可以用a.shape進行查看，這里應為：（14,2）也就是14行2列。如果你覺得這個形狀不是你期待的，你可以用:

[python] view plain
b = numpy.reshape(a,(你想要的形狀))
如
b = numpy.reshape(a,(-1,1,2))
那麼b就是一個三維數組了（14,1,2）

2.如果只是想讀出來，存到一個list里,那就用下面的常用python格式了：

[python] view plain
with open('odom.txt', 'r') as f:
data = f.readlines() #txt中所有字元串讀入data

for line in data:
odom = line.split() #將單個數據分隔開存好
numbers_float = map(float, odom) #轉化為浮點數
print numbers_float

❸ python圖像處理庫 哪個好 知乎

1.scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用於numpy數組。它實現了用於研究，教育和工業應用的演算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的，具有高質量和同行評審的性質。
2.Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，並為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標准Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值。可以使用skimage載入圖像並使用matplotlib顯示圖像。
3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態學，B樣條插值和對象測量等功能函數。
4. PIL/Pillow
PIL是Python編程語言的一個免費庫，它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而，隨著2009年的最後一次發布，它的開發停滯不前。但幸運的是還有Pillow，一個PIL積極開發的且更容易安裝的分支，它能運行在所有主要的操作系統，並支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能，包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
5.OpenCV-Python
OpenCV是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一
。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效，這源於它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小於OpenCV，正如它們的口號所說「計算機視覺變得簡單」。
7.Mahotas
Mahotas是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該介面是Python語言，適合於快速開發，但是演算法是用C語言實現的，並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有最小的依賴性。
8.SimpleITK
ITK或者Insight Segmentation and Registration
Toolkit是一個開源的跨平台系統，為開發人員提供了一套廣泛的圖像分析軟體工具
。其中,SimpleITK是建立在ITK之上的簡化層，旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK是一個圖像分析工具包，包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的，但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於python的包裝。GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式讀取、寫入和操作圖像。
10.Pycairo
Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪制矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣，因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定，可用於從Python調用cairo命令。

❹ 在cmd中輸入pip為什麼沒有任何反應

在cmd中輸入pip沒有任何反應是設置錯誤造成的，解決方法為;

1、首先，點擊電腦，打開屬性。