学习过程主要依照中国MOOC课程，感谢MOOC，感谢北理授课大佬。

单元1：NumPy库入门

数据维度的Python表示：

一维数据：列表和集合(无序)类型
多维数据：多维列表类型
高维数据：字典类型或数据表示格式（json,xml.yaml）

NumPy是一个开源的Python科学计算基础库。

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合C/C++/Fortran代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机生成树等功能

NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。

引用： import numpy as np(建议使用上述约定的别名)

ndarray: 是一个多维数组类型，由两部分构成：1）实际的数据；2）描述这些数据的元数据，如数据维度、数据类型等。ndarray数组一般要求所有元素类型相同，数组下标从0开始。

轴（axis）:保存数据的维度
秩（rank）:轴的数量

创建

从Python中的列表、元祖等类型创建ndarray数组；
1
x=np.array(list/tuple)

使用NumPy中函数创建ndarray数组；

np.arange(n)：类似range()函数；
np.ones(shape):根据shape生产一个全1数组；
np.zeros(shape):根据shape生产一个全0数组；
np.full(shape,val):根据shape生产一个数组，每个元素值都是val；
np.eye(n):创建一个n*n的单位矩阵，对角线为1，其余全为0；
np.linspace():根据起止数据等间距的填充数据，形成数组；
np.concatenate():将两个或多个数组合并成一个新的数组；

从字节流中创建ndarray数组；
从文件中读取特定格式，创建ndarray数组；

维度变换
.reshape(shape):不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变；
.resize(shape):同上，但修改原数组；
.swapaxes(ax1,ax2):将数组n个维度中两个维度进行调换；
.flatten():对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变；
类型转换
.astype(new_type):数组的类型转换
数组转为列表
.tolist（）
操作：索引、切片
运算
数组与标量之间的运算作用于数组中每一个元素。
一元函数运算，二元函数运算

单元2：NumPy数据存取与函数

数据的csv文件存取

csv文件：逗号分隔值文件。只能有效存储一维和二维数据。
将ndarray保存为csv：
np.savetxt(frame,array,fmt=’%.18e’,delimiter=None)
frame:文件、字符串或产生器；
array:存入文件的数组；
fmt:写入文件的格式；
delimiter：分割字符串，默认是空格；
将csv写入ndarray：
np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)
unpack:默认False，如为True,读入属性将分别写入不同变量；

多维数据的存取

生成文件：
a.tofile(frame,sep=’’,format=’%s’)
sep:数据分割字符串，如为空，则生成一个二进制文件，而不是文本文件；
format:写入数据的格式；
还原数据：
np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=’’)
count:读入元素个数，-1表示读入整个文件;
NumPy的便捷文件存取：
np.save(fname,array)或np.savez(fname,array)
frame:文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz；
np.load(fname)

NumPy的随机数函数

random子库中的的随机数基本函数：rand/randn/randint/seed;
random子库中的的随机数高级函数：shuffle/permutation/choice;
带有分布的高级函数：uniform/normal/poisson;

NumPy的统计函数

常用统计函数：sum/mean/average/std/var;
其他统计函数：min/max/argmin/argmax/unravel_index/ptp/median;

NumPy的梯度函数

np.gradient(f):计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度，梯度，即斜率；

单元3：实例：图像的手绘效果

图像的数组表示

RGB色彩模式，每个通道0-255。
PIL,Python Image Library,一个具有强大图像处理能力的第三方库。
from PIL import Image:Image是PIL库中代表一个图像的类（对象）
图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值。

图像的变换

读入图像，修改RGB值，修改后保存为新的图像。

图像手绘效果实例

特征：黑白灰色；边界线条较重；相同或相近颜色趋于白色；略有光源效果；

from PIL import Image
import numpy as np
 
a = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg').convert('L')).astype('float')
 
depth = 10.                      # (0-100)
grad = np.gradient(a)             #取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad               #分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A
 
vec_el = np.pi/2.2                   # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi/4.                    # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)   #光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)   #光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el)              #光源对z 轴的影响
 
b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)     #光源归一化
b = b.clip(0,255)
 
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  #重构图像
im.save('./beijingHD.jpg')

以上。

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