Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法

yipeiwu_com7年前Python基础

1. 使用函数 np.random.random

由于 np.random.random() 默认生成 0~1 之间的小数,因此需要转换一下

如生成 3*3 的 -1~1 之间的随机数矩阵

-1 + 2*np.random.random((3,3))

# -*- coding:utf-8 -*-
 
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import cv2
import numpy as np
 
img = plt.imread("1.png")      #在这里读取图片
 
#plt.imshow(img)          #显示读取的图片
#pylab.show()
 
print "start processing..."
 
for i in range(1,200):
# fil = np.random.randint(0, 10, size=[3, 3])
 fil = -1 + 2*np.random.random((3,3))
 
 res = cv2.filter2D(img,-1,fil)      #使用opencv的卷积函数
 
# plt.imshow(res)          #显示卷积后的图片
 pic_name = str(i) + ".png"
# plt.imsave(pic_name, res)
# plt.imsave("res.jpg",res)
# pylab.show()
print "complete!"

以上这篇Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python list转矩阵的实例讲解

如下所示: <pre name="code" class="python">#list转矩阵,矩阵列合并 x = [[1.2,2.2,1.4],[1.3,2.4,2.1]...

使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法

使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法

在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理。 这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。 一、标准化和归一化的区别 归一化其实就是标准化的...

python新手经常遇到的17个错误分析

1)忘记在 if , elif , else , for , while , class ,def 声明末尾添加 :(导致 “SyntaxError :invalid syntax”)...

Python中的默认参数详解

文章的主题 不要使用可变对象作为函数的默认参数例如 list,dict,因为def是一个可执行语句,只有def执行的时候才会计算默认默认参数的值,所以使用默认参数会造成函数执行的时候一直...

django框架auth模块用法实例详解

django框架auth模块用法实例详解

本文实例讲述了django框架auth模块用法。分享给大家供大家参考,具体如下: auth模块的导入 from django.contrib import auth django中...