【发布时间】:2019-09-11 00:51:28
【问题描述】:
我已将一张图像分成 16 个数字来绘制回归图,现在我想将它重新组合成一张图像。
我已经编写了一个 for 循环来执行此操作,但我无法理解来自 previous questions 的建议以及我哪里出错了。请有人解释为什么我的输入数组没有相同的维数。
from scipy import interpolate
allArrays = np.array([])
for i in range(len(a)):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.,0.,1.,1.])
if np.amax(a[i]) > 0:
x, y = np.where(a[i]>0)
f = interpolate.interp1d(y, x)
xnew = np.linspace(min(y), max(y), num=40)
ynew = f(xnew)
plt.plot(xnew, ynew, '-')
plt.ylim(256, 0)
plt.xlim(0,256)
fig.canvas.draw()
X = np.array(fig.canvas.renderer._renderer)
myArray = color.rgb2gray(X)
print(myArray.shape)
allArrays = np.concatenate([allArrays, myArray])
print(allArrays.shape)
else:
plt.xlim(0,256)
plt.ylim(0,256)
fig.canvas.draw()
X = np.array(fig.canvas.renderer._renderer)
myArray = color.rgb2gray(X)
print(myArray.shape)
allArrays = np.concatenate([allArrays, myArray])
print(allArrays.shape)
i += 1
输出:myArray.shape (480, 640)
错误信息:所有输入数组的维数必须相同
我确定这很简单,但我想不通。谢谢。
【问题讨论】:
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allArrays的形状是什么?
标签: python arrays numpy for-loop numpy-ndarray