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数据世界充满了各种各样的数据类型。有时，这会使用户很难区分用于特定值的数据类型。在此，我们将尽量保持简单性，除保留标准数据类型的标量值之外，将所有内容都当成数组处理。因为图像有宽度和高度，所以图像将变成二维数组。一维数组可能是强度随时间变化的一个声音片段。
如果你经常使用OpenCV的C++ 应用程序接口 （Application Programming Interface，API）并打算继续这样做的话，那么你可能会发现用C++处理数据会有点麻烦。你不但必须处理C++语言的语法，而且必须处理各种数据类型以及跨平台的兼容性问题。
如果你使用OpenCV的Python API，就会最大程度上简化这个过程，因为你可以自动访问 科学Python （Scientific Python，SciPy）社区中提供的大量开源包。一个相关示例是 数值Python （Numerical Python，NumPy）包，大多数科学计算工具都是围绕它来构建的。
在我们开始使用NumPy之前，我们需要打开一个IPython shell或者启动一个Jupyter Notebook：
1）如第1章所述，打开一个终端，导航到OpenCV-ML目录：
2）激活我们在第1章中创建的conda环境：
3）启动一个新的IPython或者Jupyter会话：
如果你选择启动一个IPython会话，程序应该会向你发送类似于下面这样的欢迎消息：
在以In [1]开头的代码行中，你可以输入常规Python命令。另外，你还可以在输入变量和函数名称时按下Tab键，让IPython自动完成Python命令。
有限数量的Unix和macOS系统shell命令也可以工作，例如ls和pwd。你可以给shell命令添加前缀“！”（例如，！ping www.github.com），然后运行所有的shell命令。详细信息请查阅官方IPython文献，网址为https://ipython.org/ipython-doc/3/interactive/tutorial.html。
如果你选择启动一个Jupyter会话，在你的Web浏览器中应该会打开一个新的窗口，指向http://localhost:8888。如果你想要创建一个新的notebook，那么点击右上角的 New ，选择 Notebooks（Python 3） ，如图2-2所示。
图2-2 在浏览器中打开一个Jupyter新窗口
这会打开一个新的窗口，如图2-3所示。
图2-3 Jupyter会话窗口
用In [ ]标记的单元格（看起来与之前的文本框很像）与IPython会话中的命令行类似。现在，可以开始输入你的Python代码了！
如果你已经安装了Anaconda，那么就假设你已经在虚拟环境中安装了NumPy。如果你使用过Python的标准发行版或任何其他发行版，你可以访问http://www.numpy.org，并按照所提供的安装说明进行操作。
如前所述，如果你还不是Python专家，也无关紧要。谁知道呢，也许你刚刚从OpenCV的C++API转向Python。一切都正常。我们想让你快速了解一下如何开始使用NumPy。如果你是高级Python用户，那么你可以直接跳过本节内容。
一旦你熟悉了NumPy，就会发现Python世界中的大多数科学计算都是围绕NumPy构建的。这包括OpenCV，因此花在NumPy上的学习时间最终对你是有益的。
一旦启动了一个新的IPython或者Jupyter会话，就可以导入Numpy模块并按照以下步骤来验证版本：
记得在Jupyter Notebook中，键入命令后，你可以按下Ctrl+Enter，以执行一个单元格。或者，按下Shift+Enter以执行单元格，并自动插入或者选择该单元格下面的单元格。依次单击 Help | Keyboard Shortcut 以检查所有的键盘快捷键，或者依次单击 Help | User Interface Tour 以进行快速浏览。
此处讨论的部分包，建议使用NumPy 1.8版本或后续版本。按照惯例，你会发现在科学Python领域中，大多数人导入NumPy都会使用np作为别名：
本章及本书的其余章节，我们都将遵循同样的惯例。
你可能已经知道Python是一种 弱类型的语言 。这就意味着，你无论何时创建一个新变量，都不必指定数据类型。例如，下面的内容将自动表示为一个整数：
输入下面内容以再次确认：
因为标准Python实现是用C编写的，所以每个Python对象本质上是一个伪C结构。这对于Python中的整数也是如此，实际上它是指向复合C结构的指针，包含的不仅仅是 原始 整数值。因此，用于表示Python整数的默认C数据类型将依赖于你的系统架构（即系统是32位还是64位平台）。
更进一步，我们使用list()命令可以创建一个整数列表，这是Python中的标准多元素容器。range (x)函数将创建从0到x–1的所有整数。要输出变量，你可以使用print函数，也可以直接输入变量名字并按Enter：
类似地，我们通过让Python遍历整数列表int_list中的所有元素，并对每个元素应用str()函数（该函数将一个数转换成一个字符串），来创建一个字符串列表：
可是，用列表进行数学运算并不是很灵活。例如，我们想要将int_list中的每个元素都乘以一个因子2。执行以下操作可能是一种简单的方法——看看输出结果是怎样的：
Python创建了一个列表，其内容是int_list的所有元素生成了两次，这并不是我们想要的！
这就是NumPy的用武之地。NumPy是专为简化Python中的数组运算而设计的。我们可以快速将整数列表转换为一个NumPy数组：
让我们看看试着将数组中的每个元素相乘会怎么样：
这次我们做对了！加法、减法、除法以及很多其他运算也是同样的。
而且，每个NumPy数组都具有以下属性：
让我们来看看整数数组的上述属性：
从这些输出中，我们可以看到我们的数组只包含一维，其包含10个元素且所有元素都是64位的整数。当然，如果你在32位机器上执行这段代码，你可能会得到dtype：int 32。
如果你之前使用过Python的标准列表索引，那么你就不会发现NumPy中的索引有很多问题。在一维数组中，通过在方括号中指定所需的索引，可以访问第i个值（从0开始计算），与Python列表一样：
要从数组的末尾建立索引，可以使用负索引号：
切割数组 还有一些其他很酷的技巧，如下所示：
建议你自己尝试使用这些数组！
NumPy中切割数组的一般形式与标准Python列表中的相同。使用x [start: stop: step]访问数组x中的一个片段。如果没有指定任何一个值，那么默认值为start=0、stop=size of dimension、step=1。
数组不必局限于列表。实际上，数组可以有任意维数。在机器学习中，通常我们至少要处理二维数组，列索引表示特定的特征值，行包含实际的特征值。
使用NumPy可以轻松地从头开始创建多维数组。假设我们想要创建一个3行5列的数组，所有的元素都初始化为0。如果我们不指定数据类型，NumPy将默认使用float类型：
使用OpenCV时你可能就知道：这可以解释为所有像素设置为0（黑色）的一个3×5的灰度图像。例如，如果你想要创建具有3个颜色通道（R、G和B）2×4像素的一个小图像，但是所有像素都设置为白色，我们将使用NumPy创建一个3×2×4的三维数组：
这里，第一维定义颜色通道（OpenCV中的蓝色、绿色和红色）。因此，如果这是真实的图像数据，我们可以通过切割数组轻松地获得第一个通道中的颜色信息：
在OpenCV中，图像要么是值在0到1之间的32位浮点数组，要么是值在0到255之间的8位整数数组。因此，使用8位整数，通过指定NumPy的dtype属性并将数组中的所有1乘以255，我们还可以创建一个2×4像素、全为白色的RGB图像：
在后续章节中，我们还将学习更高级的数组操作。
感谢SciPy社区，它提供了很多可以帮助我们获得一些数据的资源。
一个特别有用的资源以 scikit-learn 的sklearn.datasets包的形式出现。这个包预装了一些小数据集，我们不需要从外部网站下载任何文件。这些数据集包含以下内容：
此外，scikit_learn允许我们直接从外部存储库下载数据集，例如：
更好的是，可以从机器学习数据库（http://openml.org）中直接下载数据集。例如，要下载Iris数据集，只需输入以下命令：
Iris数据集共有150个样本、4个特征——花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据分为三类——山鸢尾、花斑鸢尾和维吉尼亚鸢尾。数据和标签位于两个独立的容器中，我们可以根据下列操作查看：
此处，我们可以看到iris_data包含150个样本，每个样本包含4个特征（这就是shape中的数字是4的原因）。标签存储在iris_target中，其中每个样本只有一个标签。
我们可以进一步查看所有目标的值，但是我们不希望只输出这些目标值。我们感兴趣的是查看所有不同的目标值，使用NumPy可轻松实现：
你应该听说过另一个用于数据分析的Python库是 pandas （http://pandas.pydata.org）。pandas为数据库和电子表格实现了几个功能强大的数据操作。不管这个库多么强大，此时，pandas对于我们来说有点太高级了。
如果我们不知道如何查看数据，那么知道如何加载数据的作用是有限的。谢天谢地，幸好还有 Matplotlib ！
Matplotlib是建立在NumPy数组上的一个多平台数据可视化库——看吧，我说过NumPy还会再次出现的。在2002年，约翰·亨特（John Hunter）提出Matplotlib，最初的构思是设计为IPython的一个补丁，以便能够从命令行启用交互式MATLAB样式绘图。近几年，更新、更炫酷的工具（例如，R语言中的ggplot和ggvis）层出不穷，最终取代了Matplotlib，可是Matplotlib仍然是一个经过良好测试的、非常重要的跨平台图形引擎。
你可能又走运了：如果你按照第1章中的建议安装了完整的Python Anaconda，那么你已经安装了Matplotlib，可以开始了。否则，你可能要访问http://matplotlib.org以获取安装说明。
就像我们用缩写np来表示NumPy一样，我们也会用一些标准的缩写来表示Matplotlib导入：
plt是我们最常用的一个接口，在本书中我们将常看到plt接口。
言归正传，让我们创建第一个图形。
假设我们要绘制正弦函数sin(x)的一个简单线图。我们希望函数求x轴（0≤x≤10）上的所有值。我们将使用NumPy的linspace函数在x轴上创建一个线性空间，x值从0到10，共100个样本点：
我们可以使用NumPy的sin函数求sin函数的所有x值，并通过调用plt的plot函数可视化结果：
你亲自试过了吗？发生什么了？有什么发现吗？
问题是，这取决于你在何处运行这个脚本，你可能什么都看不到。以下是可以考虑的可能性：
调用后，图形就会显示出来！
然后，所有图都会自动显示出来，不必每次都调用plt.show()。
在本书中，我们通常会选择内联选项：
现在，让我们再试一次：
上述命令给出的输出如图2-4所示。
图2-4 应用内联选项生成的图
稍后，如果你想保存图表，可以直接从IPython或Jupyter Notebook的选项中保存：
只要保证使用所支持的文件后缀即可，例如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
在导入matplotlib之后，运行plt.style.use(style_name)，你可以更改绘图的样式。在plt.style.available中列出了所有可用的样式。例如，试试plt.style.use('fivethirtyeight')、plt.style.use('ggplot')或者plt.style.use('seaborn-dark')。为了增加乐趣，可以运行plt.xkcd()，再尝试绘制其他内容。
作为本章的最后一个测试，让我们可视化一些来自外部数据集的数据，例如scikit-learn的digits数据集。
具体来说，我们将需要3个可视化工具：
首先，让我们导入所有这些可视化工具：
第一步是实际加载数据：
如果我们没有记错的话，digits应该有2个不同的字段：一个是data字段，包含实际的图像数据；另一个是target字段，包含图像标签。与其相信我们的记忆，不如让我们研究一下digits对象。这通过输入字段名称、添加句点、再按下Tab键——digits.<TAB>来实现。这会显示出digits对象还包含了一些其他字段，例如一个名为images的字段。images和data这2个字段似乎只是形状不同：
在这两个例子中，第一维都对应于数据集中的图像数。但是data将所有像素排列在一个大的向量中，而images则保留了每个图像的8×8空间排列。
因此，如果我们想绘制单张图像，images字段可能更合适。首先，使用NumPy的数组切割，从数据集中抓取一张图像：
这里，我们说想要抓取长为1797项的数组中的第一行，以及所有对应的8×8=64个像素。然后，我们可以使用plt的imshow函数绘制图像：
上述命令给出的输出如图2-5所示。请注意，图像是模糊的，因为我们将该图像调整到了更大的尺寸。原始图像的大小只有8×8。
图2-5 生成单张图像的示例结果
此外，我们还可以使用cmap参数指定一个彩图。在默认情况下，Matplotlib使用MATLAB的默认彩图 jet 。可是，对于灰度图像， gray 彩图更有意义。
最后，我们可以利用plt的subplot函数绘制一组数字样本。subplot函数与在MATLAB中一样，我们指定行数、列数以及当前子图的索引（从1开始）。我们将使用一个for循环遍历数据集中的前10个图像，每个图像都有自己的子图：
生成的输出如图2-6所示。
图2-6 生成包含10个数字的一组子图
对于各种数据集，另一个很好的资源是本书作者迈克尔·贝耶勒的母校加州大学欧文分校的机器学习资源库：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php。
为了完整起见，也为了那些坚持使用OpenCV的C++ API的人们，让我们快速浏览OpenCV的TrainData容器，该容器允许我们从.csv文件加载数值数据。
除此之外，在C++中，ml模块包含一个名为TrainData的类，该类提供了用C++处理数据的一个容器。它的功能仅限于读取.csv文件中的数值数据（包含逗号分隔的值）。因此，如果我们希望使用的数据是一个组织良好的.csv文件，那么这个类将会为你节省很多时间。如果你的数据来自其他源文件，恐怕你的最佳选择是使用一个合适的程序（例如OpenOffice或者Microsoft Excel）手动创建一个.csv文件。
TrainData类最重要的方法名为loadFromCSV，该方法接受以下参数：
如果在一个逗号分隔的文件中有一些不错的全浮点数据，那么你可以按照下列方式加载：
该类提供了几个便捷的函数，将数据拆分成训练集和测试集，并访问训练集和测试集中的各个数据点。例如，如果你的文件包含100个样本，那么你可以把前90个样本分配给训练集，剩下的10个样本留给测试集。首先，调整训练样本和测试样本可能是个好办法：
接下来，很容易把所有训练样本都存储在一个OpenCV矩阵中：
在https://docs.opencv.org/4.0.0/dc/d32/classcv_1_1m1_1_1TrainData.html中你可以找到本节介绍的所有相关函数。
除此之外，因为本书作者担心TrainData容器及其用例可能有点过时了。因此，在本书的其余章节，我们将重点关注Python。