numpy中数组之间的区别

Posted 2023-02-23

【中文标题】numpy中数组之间的区别

【英文标题】：difference between arrays in numpy

【发布时间】：2018-08-07 13:36:52

【问题描述】：

所以，我有 3 个 RGB 通道的灰度图像。 我比较两个通道之间的差异，然后看到，当我在 images[0] 和 images[1] 之间取得差异时，以及当我在 images[1] 和 images[0] 之间取得差异时，结果不同。

我做错了什么？

【问题讨论】：

请将代码发布为格式化文本而不是图像。

另外，3 - 1 == 2 和 1 - 3 == -2 让你感到惊讶吗？数组也不例外。

但目前我有不同的数字，而不是标志

你确定你的号码实际上是签名的吗？

否，如何将数组转换为已签名？

【参考方案1】：

观察：

>>> import numpy as np
>>> a, b = np.random.randint(0, 255, (2, 10), dtype=np.uint8)
>>> a - b
array([ 62,  10, 126, 206, 157,  36, 170,  42,  54,   1], dtype=uint8)
>>> b - a
array([194, 246, 130,  50,  99, 220,  86, 214, 202, 255], dtype=uint8)

>>> a.astype(np.int) - b.astype(np.int)
array([  62, -246, -130,  -50,  -99,   36,  -86,   42,   54,    1])
>>> b.astype(np.int) - a.astype(np.int)
array([-62, 246, 130,  50,  99, -36,  86, -42, -54,  -1])

RGB 图像包含 无符号（仅限非负数）8 位整数，因此所有操作都将返回 np.uint8：

>>> np.uint8(1) - np.uint8(5)
__main__:1: RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars
252  # not -4
>>> np.int8(1) - np.int8(5)
-4

【讨论】：

a) 您在帖子中没有提及规范； b）这仍然归结为完全相同的问题。您应该决定要使用的数据类型。