带有 Pillow 的 getcolors 尺寸的 numpy 数组
numpy array with Pillow's getcolors' dimensions
非常不言自明。 Pillow 的 getcolors() 方法 returns 元组列表，每个元组具有 (1,3) 形状（即 (count, (r, g, b)) ）。除非有更好的方法来处理这个问题，否则我如何创建一个 [n, [1, 3]] 形状的 numpy 数组？
您应该使用 n x 4 维 numpy 数组。第一个轴允许您在 getcolors 方法的不同结果之间进行选择。第二个轴包含您的数据。您可以在第一个条目中存储 count 值，然后是 r、g 和 b 值。然后你可以这样做：
result = np.empty(number, 4)
#get one entry
count, r, g, b = result[n]
您应该始终牢记，您实际上正在尝试做的事情：您要存储的数据包含 4 个不同的整数，因此它是 4 维的。并且您期望 n 这种类型的不同数据点。因此，您的数组必须具有 n x 4.
的形状
PS：你对形状维度的定义很奇怪；这会给你带来很多麻烦。我建议使用形状的默认定义，并将它们视为多维数组的轴。
非常不言自明。 Pillow 的 getcolors() 方法 returns 元组列表，每个元组具有 (1,3) 形状（即 (count, (r, g, b)) ）。除非有更好的方法来处理这个问题，否则我如何创建一个 [n, [1, 3]] 形状的 numpy 数组？
您应该使用 n x 4 维 numpy 数组。第一个轴允许您在 getcolors 方法的不同结果之间进行选择。第二个轴包含您的数据。您可以在第一个条目中存储 count 值，然后是 r、g 和 b 值。然后你可以这样做：
result = np.empty(number, 4)
#get one entry
count, r, g, b = result[n]
您应该始终牢记，您实际上正在尝试做的事情：您要存储的数据包含 4 个不同的整数，因此它是 4 维的。并且您期望 n 这种类型的不同数据点。因此，您的数组必须具有 n x 4.
PS：你对形状维度的定义很奇怪；这会给你带来很多麻烦。我建议使用形状的默认定义，并将它们视为多维数组的轴。