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NumPyの配列に値を代入した時の型について

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Y = np.zeros((256,1)).astype('uint8')
for i in range(256):
    Y[i][0] = 255 * pow(float(i) / 255, 1.0 / 2.0)
img_dst = cv2.LUT(img_src, Y)


このプログラムにおいて、配列Yのdtypeはuint8なのに、その要素にfloat型の数値を代入しているのでしょうか。

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回答 2

checkベストアンサー

+2

代入の際に型変換が行われ、配列に設定したnumpyの型で格納される仕様になっています。複数の型を混在させたりは原則的にできません。

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  • 2019/08/01 21:12

    ご回答ありがとうございます。
    この場合、小数点以下は切り捨てですかね?

    キャンセル

  • 2019/08/01 21:26

    0に向かって切り捨て(1.9は1に、-1.9は-1になる)のようですね。

    キャンセル

  • 2019/08/02 15:20

    よくわかりました。ありがとうございます。

    キャンセル

+2

下記ソースを実行した結果uint8で格納されてるようです。

import numpy as np

Y = np.zeros((256,1)).astype('uint8')
for i in range(256):
    print(255 * pow(float(i) / 255, 1.0 / 2.0))
    Y[i][0] = 255 * pow(float(i) / 255, 1.0 / 2.0)
    print(Y[i][0])


Out

0.0
0
15.968719422671313
15
22.58317958127243
22
27.65863337187866
27
31.937438845342626
31
35.70714214271425
35
39.1152144312159
39
42.24926034855521
42
45.16635916254486

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  • 2019/08/01 21:13

    ご回答ありがとうございます。
    配列に代入すると型が変換されるということがよくわかりました。

    キャンセル

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