有一组图像的像素数据存储在json文档里，文档数据建成dataframe如下：
其中，data存储着的就是像素数据，data列的每一行代表一个80803的image，总共有2000个图像（即2000个数据点）
要将data列的数据转化成形状为（2000,80,80,3）的numpy数组X，labels列的数据转化为（2000,1）的numpy数组Y
应该要怎么实现？
我试着这样做，但好像生成的图形有问题
不知道应该如何操作
怎么用python进行图像分类，将图像的数据转化为numpy数组
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2条回答 默认 最新
- 2021-11-08 14:45回答 1 已采纳 类似于这样操作改变数组维度： m = [x for x in df['data']] m=np.array(m).reshape(12,2,2,3) l=np.array(df['label']).r
- 2022-05-23 01:02回答 2 已采纳 望采纳，谢谢，代码： import numpy as np studenttype = np.dtype({'names': ['name', 'math', 'chinese','english'
- 2022-05-23 19:54回答 1 已采纳 仅供参考： image = imagedata.reshape((height, width, 3)) #3 is Actually channels
- 2024-04-20 18:072401_84009488的博客 将其旋转180度 ============================================================================== 所谓旋转操作，即 将三维数组中的数据，以每一行（三个）为单位 倒序排列。 from PIL import Image import numpy ...
- 2022-05-26 00:05回答 1 已采纳 从你的代码上看意思是要将tif影像分割成256×256个小图片，每个图片规模为37×41是吧？代码是这样分析出来的，但感觉与常规的分割有理念有出入。但姑且你的要求是这样的吧。那么你的height=25
- 2021-11-28 11:37回答 1 已采纳 a = input('请输入姓名和学号（以逗号隔开）：') l = a.split(',') print(l[0][0]+l[1][-2:])
- 2022-12-15 13:02回答 1 已采纳 filename不要打引号
- 2020-12-03 13:11weixin_39636707的博客 第一种方案可以使用scipy.misc，代码如下：import scipy.miscmisc.imsave('out.jpg', image_array)上面的scipy版本会标准化所有图像，以便min(数据)变成黑色，max(数据)变成白色。如果数据应该是精确的灰度级或准确...
- 2022-05-25 16:17回答 1 已采纳 >>> import numpy as np >>> from PIL import Image >>> im = np.array(Image.
- 2019-02-21 22:04回答 1 已采纳 labels=np.empty((0,5))
- 2022-06-20 17:15回答 2 已采纳 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'收益率': ['4', 0.5, np.NAN, 0.36,0.45678,
- 2020-12-10 06:52weixin_39692761的博客 OpenCV中每张图像可以看成是 .array类型的二维或三维数组。8位的灰度图像是一个包含字节值的二维数组；8位的BGR图像是一个三维数组。...1. 图像数组化若一幅图的每个通道为8位，则可显式转换为标准的一维Python b...
- 2020-12-24 22:05- 当处理图像时，通过调用`array()`方法将图像转换为NumPy数组，这样可以方便地进行图像处理操作。 2. **图像数组的性质**： - 图像数组通常是一个三维数组，三个维度分别对应图像的宽度、高度和颜色通道（红、绿...
- 2020-12-24 05:52轻放光阴的博客 python 实现将Numpy数组保存为图像第一种方案可以使用scipy.misc，代码如下：import scipy.miscmisc.imsave('out.jpg', image_array)上面的scipy版本会标准化所有图像，以便min(数据)变成黑色，max(数据)变成白色。...
- 2022-11-29 17:12科技与文明的博客 Numpy数组的基本使用，对图片的基本处理，可加深对数组和图片之间关系的理解，对于人工智能的机器学习，深度学习大有帮助
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