Image.resize()Image.resize()函数用于修改图片的尺寸。Image.resize(size, resample=0)参数描述返回值size要求的大小（以像素为单位），以二元组表示：（宽度，高度）。返回 Image类型的图像resam用于表示改变图像过程用的差值方法。0：双线性差值。1：最近邻居法。2：双三次插值法。3：面积插值法。...

1os.mkdir(path)用来创建多层目录。他可以一次创建多级目录，哪怕中间目录不存在也能正常的（替你）创建，想想都可怕，万一你中间目录写错一个单词.........os.mkdir(path, mode=0o777, *, dir_fd=None)​​​​​栗子import osos.mkdir('d:\hello')#正常os.mkdir('d:\hello\hi') #正常#如果d:\h

0.0

1zero()函数import numpy as npnp.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)2 参数shape对第一个属性shape传入一个数字，它将生成一个一维的向量。import numpy as npZero =np.zeros(10)print（Zero）print(Zero.shape)# result[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0

1cv2.threshold()用于获取二元值的灰度图像 。cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)参数描述返回src源图片，必须是单通道，即灰度图返回两个值：阈值、二值图thresh用于对像素值进行分类的阈值，取值范围0～255maxval填充色，如果像素值大于（有时小于）阈值则要给出的值，取值范围0～255type阈值类型阈值类型表：阈值用数字表示.

1numpy.prod()[source]np.prod()函数用来计算所有元素的乘积，对于有多个维度的数组可以指定轴，如axis=1指定计算每一行的乘积。numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>

1torch.ge()逐元素比较input和other，即是否 \( input >= other \)。如果两个张量有相同的形状和元素值，则返回True，否则False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量。torch.ge(input, other, out=None) → Tensor参数描述返回值input待对比的张量一个torch.ByteTensor张量，包

1np.array()将数据转化为矩阵array。默认情况下，将会copy该对象。numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)2 Image.fromarray()实现array到image的转换。PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)参数描述返回值objObj

0.0

1np.sort()函数np.sort()函数的作用是对给定的数组的元素进行排序。np.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)参数含义a排序的数组axis排序的方向，None表示展开来排序，默认值为-1，表示沿最后的轴排序。可选有0、1，axis = 1 按行排序， axis = 0 按列排序kind排序的算法，包含快排'quicksort'、