为什么numpy数组中的最大元素值为255？

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我目前使用numpy来创建一个数组。我想使用矢量化实现来更高效地获取位置中元素的平均值（i，j）。这些阵列来自文件目录中的图像，这些图像已经全部标准化为固定大小。为什么numpy数组中的最大元素值为255？

但是，当我尝试添加图像数组时，每个元素的总和以a（mod 256）形式返回。我怎样才能改变元素的最大值？

2016-12-05 Diafotismos

我会说你的数组是'uint8'类型。使用'numpy.astype'来制作具有所需变量类型的另一个数组。例如'y = x.astype（numpy.uint16）'。 –

你的阵列大概是numpy.uint8型的，所以他们回绕时，击中256

如果你想获得更大的效果，请使用astype第一个参数转换成一个较大的数据类型，例如：

a = np.array(..., dtype=np.uint8) 
b = np.array(..., dtype=np.uint8) 
c = a.astype(np.uint32) + b

而且你也会得到更大数据类型的结果数组。

Per @Eric，避免暂时的，就可以使用the numpy add function（未法）做加法，传递一个dtype所以结果是新类型甚至在输入不转换，避免暂时的（至少在Python层面）：

c = np.add(a, b, dtype=np.uint32)

来源

2016-12-05 20:27:53 ShadowRanger

或者更好的是，使用'c = np.add（a，b，dtype = np.uint32）'来避免做一个'a'的临时拷贝（这比'a'大4倍） – Eric

@Eric：做这样的事情，但显然交互式解释器文档和[numpy在线文档]（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.add.html#numpy.add）骗了我（他们只提到'out'参数，并没有真正避免溢出问题）。补充说，答案;我首先想要这样的东西。 – ShadowRanger

我想你必须知道'ufuncs'知道这个参数可用：https：//docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html – Benjamin

你会好起来的第一个创建输出数组：

average = numpy.zeros(a.shape, numpy.float32) 
image = numpy.zeros_like(average)

然后遍历图像和就地将起来：

for i in images: 
    image[:] = function_that_reads_images_as_uint8(i) 
    average += image 
average /= len(images)

如果你不需要在除法步骤中的精度，你可能会得到int类型。

来源

2016-12-05 20:40:35 Benjamin

或者你可以写'np.mean（图像， dtype = np.float32）'，它避免了你不应该在numpy中使用的手动循环。 – Eric

@Eric：除非您愿意将所有图像叠加在单个multidim ndarray中（这可能会限制大量图像的内存），这种方法非常优秀。我的方法只需要两个相同形状的数组，一个用于当前正在读取的图像，另一个用于结果。我也很惊讶地看到有关循环的说法。循环可以表示您没有充分利用矢量化的优势，但绝不是坏事，特别是在涉及使用内存的较大数据或数据集时。 – Benjamin

你的方法需要3个数组，因为'.type（numpy.float32）'做了一个不必要的拷贝。但是你是对的，我没有考虑过这个评论中的内存限制，在这种情况下，循环是合理的 – Eric

为什么numpy数组中的最大元素值为255？

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