在做肺结节检测的时候，遇到dicom文件reshape之后尺寸大小不一。因为大下不一，numpy.reshape又无法重塑成指定大小的。最后还是在一个大牛的代码中找到了解决方法。 ...

numpy.maximum(X, Y, out=None) numpy.minimum(X, Y, out=None) 　　 X 与 Y 逐位比较取其大/小者。 ...

　　我们先来了解一下NumPy支持的数据类型，Python本身支持的数值类型有int（整型，Python2中存在long长整型）、float（浮点数）、bool（布尔型）和complex（复数型） 　　 类型 解释 bool ...

NumPy数组 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。它由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据 大部分的操作只针对于元数据，而不改变底层实际的数据。 关于NumPy数组有以下几点是必须了解的： 数组的下标是从0开始的 同一个NumPy ...

在numpy中，数组除了可以被整数索引，还可以被数组索引． a[b]就是已数组b的元素为索引，读取数组a的值． 当被索引数组a是一维数组，b是一维或则多维数组时，结果维度维度与索引数组b相同。 当被索引数组a是多维数组，b是一维或则多维数组时，每一个唯一的索引 ...

1.numpy.random.rand() 　　创建指定大小的随机数组，取值范围[0,1) 　　或 2.numpy.random.randn() 　　创建指定大小的数组，取值范围为标准正态分布 3.numpy ...

NumPy - 数组操作 NumPy包中有几个例程用于处理ndarray对象中的元素。 它们可以分为以下类型： 修改形状 序号 形状及描述 1. reshape 不改变数据的条件下修改形状 2. ...

创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数。它接收一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。 array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array ...