numpy里面的具有ufunc属性的函数（python）

1、当sin函数作用于一个数字的时候，返回一个数字：

a=3

b=np.sin(a)

用type(a),type(b)来查看a和b的数据类型；

sin函数把整数转化为浮点数了。

2、就算结果应该是整数，也被转化为浮点数：

a=0

b=np.sin(a)

3、如果a是一个一维列表：

a=[1,2]

运算结果是一个一维数组：

b=np.sin(a)

4、如果给出一个二维列表：

a=[[1],[2]]

那么，运算结果是二维数组：

b=np.sin(a)

用b.shape可以查看这个数组的形状。

5、把二维列表转化为二维数组：

a=np.array([[1],[2]])

这样就可以查看a的结构。

6、如果给一个2*2的数组，那么运算结果仍旧是2*2的数组：

a=np.array([[1,3.6],[2,3.6]])

7、如果把一幅图片转化为数组，就可能得到一个三维数组：

import matplotlib.image as mig

a=mig.imread('0.png')

8、用sin函数作用于上面的数组，得到的还是一个三维数组，且结构不变：

import numpy as np

b=np.sin(a)

9、上面的过程，其实是一个简单的图像处理的过程，改变了图像的色彩，但是图像大小不变。

把数组保存为图片，就可以了：

mig.imsave('1.png',b)

下面第一幅图是原图，第二幅图是用sin函数处理之后的结果，稍微暗。

10、用cos处理的结果如下。