6. NumPy

Lớp Image đảm nhận công việc trên từng điểm ảnh mà camera đã biết cách thực hiện -- ngưỡng, tìm vùng màu (blob), phát hiện cạnh, và phần còn lại của thư viện ảnh. Mô-đun numpy đảm nhận mọi thứ khác: các đọc ADC và các bộ đệm số thuần túy khác, toán học chạy trên toàn bộ bộ đệm cùng một lúc, và các phép biến đổi trên từng điểm ảnh mà thư viện ảnh chưa tích hợp sẵn.

Đây là lúc ndarray xuất hiện, một lớp duy nhất chứa một khối số có kiểu đồng nhất được đóng gói. Mọi thứ khác trong numpy là một hàm toán học hoạt động trên một ndarray. Cộng hai mảng với nhau, tính tổng một trong số chúng, lấy sin của mỗi phần tử -- mỗi cái là một lệnh gọi thư viện duy nhất xử lý toàn bộ bộ đệm trong một lần, nhanh hơn nhiều so với vòng lặp for Python tương đương.

Các khái niệm

• 6.1. Tại sao dùng mảng
• 6.2. The ndarray
• 6.3. Tạo mảng
• 6.4. Dtypes

Hình dạng và chỉ mục

• 6.5. Hình dạng và stride
• 6.6. Chỉ mục và slicing
• 6.7. View và bản sao

Toán học

• 6.8. Toán tử
• 6.9. Hàm phổ quát (Universal functions)
• 6.10. Phát sóng (Broadcasting)
• 6.11. Phép rút gọn (Reductions)
• 6.12. Lựa chọn và sắp xếp lại

Đại số tuyến tính

• 6.13. Đại số tuyến tính

Xử lý tín hiệu

• 6.14. FFT
• 6.15. Lọc tín hiệu và phổ tần số

Công cụ số

• 6.16. Đường cong và tích phân
• 6.17. Bộ giải và số ngẫu nhiên

Ảnh

• 6.18. Ảnh và ndarray

Hiệu suất

• 6.19. Hiệu năng

Tổng kết

• 6.20. Tổng kết