【问题标题】：Python numpy subtraction no negative numbers (4-6 gives 254)Python numpy 减法没有负数（4-6 给出 254）
【发布时间】：2014-12-27 23:28:01
【问题描述】：

我希望从彼此中减去 2 个灰色人脸以查看差异，但我遇到了一个问题，例如减去[4] - [6] 给出 [254] 而不是 [-2]（或差异：[2]）。

print(type(face)) #<type 'numpy.ndarray'>
print(face.shape) #(270, 270)
print(type(nface)) #<type 'numpy.ndarray'>
print(nface.shape) #(270, 270)

#This is what I want to do:
sface = face - self.nface #or
sface = np.subtract(face, self.nface)

两者都不给出负数，而是从 255 中减去 0 之后的余数。

sface的输出示例：

[[  8 255   8 ...,   0 252   3]
 [ 24  18  14 ..., 255 254 254]
 [ 12  12  12 ...,   0   2 254]
 ..., 
 [245 245 251 ..., 160 163 176]
 [249 249 252 ..., 157 163 172]
 [253 251 247 ..., 155 159 173]]

我的问题： 在减去或 face 和 nface 中的每个点之间的差异后，如何使 sface 成为具有负值的 numpy.ndarray (270,270)？（所以不是 numpy.setdiff1d，因为它只返回 1 维而不是 270x270）

工作

根据@ajcr 的回答，我做了以下操作（abs() 用于显示减面）：

face_16 = face.astype(np.int16)
nface_16 = nface.astype(np.int16)
sface_16 = np.subtract(face_16, nface_16)
sface_16 = abs(sface_16)
sface = sface_16.astype(np.int8)

【问题讨论】：

无法复制，如果我创建两个包含 0-255 范围内值的 numpy 数组，我可以简单地执行 a - b，它会给我负数。
您的数组必须是无符号整数类型 - 尝试例如dtype=np.int16.

标签： python numpy grayscale subtraction array-difference

【解决方案1】：

听起来数组的dtype 是uint8。所有数字都将被解释为 0-255 范围内的整数。这里，-2 等于 256 - 2，因此减法的结果是 254。

您需要将数组重新转换为支持负整数的dtype，例如int16 像这样...

face = face.astype(np.int16)

...然后减去。

【讨论】：

我现在使用了以下代码（ abs() 用于显示面部）：好的 nvm，代码在这里不起作用，请参阅我的帖子

【解决方案2】：

这是 numpy 数组中数据类型的问题。你里面有一个 uint8，它似乎环绕

看看nfac.dtype，它会显示给你看。您必须在计算操作之前对其进行转换。使用 numpy.ndarray.astype 进行转换或查看In-place type conversion of a NumPy array

【讨论】：