numpy
1.numpy.delete(arr,obj,axis=None)
适用于numpy ndarray数组。但是numpy数组不支持删除数组元素,返回的是删除了某些元素的新数组。
• arr:输入向量
• obj:被删除的子向量
• axis:删除子向量所在轴,若默认,则返回一个被拉平的向量。
2.numpy.array(object, dtype=None)
用于创建数组,其中object为数组中的对象,可以为单个值,列表,元胞等。dtype为所创建数组中的数据类型。
分别存储圆弧的起始点、中点及终止点 A = np.array([CXbeg, CYbeg, CZbeg]) B = np.array([CXmid, CYmid, CZmid]) C = np.array([CXend, CYend, CZend])
3.np.linalg.norm(x,ord,axis,keepding)
用于求取向量的范数,其中:
x为所求向量(其实就是数组)
ord为范数类型,可以为1、2、∞
axis为处理类型,其中,axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范数,axis=0表示按列向量处理,求多个列向量的范数,axis=None表示矩阵范数
keepding为是否保持矩阵的二维特性,True表示保持矩阵的二维特性,False则相反。
#求取圆内接三角形的三边长a = np.linalg.norm(C - B) b = np.linalg.norm(C - A) c = np.linalg.norm(B - A)
大林机器视觉实训中心设有苏州、常州两大实训基地,机构从事电工培训、PLC编程培训、上位机软件开发培训、机器视觉培训、综合项目培训,大林老师:15861139266
4.np.column_stack(a,b)与np.hstack(c,d)
np.column_stack(a,b)将a、b两个数组按列合并;np.hstack(c,d)将c、d两个数组按水平方向叠加。
P = np.column_stack((A, B, C)).dot(np.hstack((b1, b2, b3)))#np.column_stack将ABC三点坐标按列排列;np.hstack将b1b2b3水平方向合并
5.numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None)
该函数返回两个(数组)向量a, b的叉积,其中
axisa :int, 可选定义向量的a轴。默认情况下,最后一个轴。
axisb :int, 可选定义向量的b轴。默认情况下,最后一个轴。
axisc :int, 可选包含叉积向量的c轴。如果两个输入向量的维数均为2,则将其忽略,因为返回值为标量。默认情况下,最后一个轴。
axis :int, 可选如果定义,则定义矢量和叉积的a,b和c轴。覆盖axisa,axisb和axisc。 作者:liutangplease https://www.bilibili.com/read/cv17956195 出处:bilibili
一、课程目标
本公司本着为工控事业培育和输出从电工基础到机器视觉的人才理念,着力于让小白成为工控业专家为目标。
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三、校区介绍
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四、硬件设施
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