在列和行的范围内的Numpy数组操作

我有一个numpy布尔二维数组，表示一个灰度图像，它基本上是一个空白形状（三角形，正方形，圆形），由白色像素组成True，黑色像素为False。我想通过将白色像素修改为黑色像素来添加黑色填充。在列和行的范围内的Numpy数组操作

array([[True, True, True, False, False, False, False, False, True, True, True], 
     [True, True, True, False, True, True, True, False, True, True, True], 
     [True, True, True, False, True, True, True, False, True, True, True], 
     [True, True, True, False, True, True, True, False, True, True, True], 
     [True, True, True, False, False, False, False, False, True, True, True]])

（这9个True在这阵中间的平方值应该成为False）

是否有一个numpy的切片方法，这将使这个简单/快吗？有什么我可以随时修改所有True s False，然后是True，直到False的下一个实例？

来源

2016-09-27 Gmo

沿行可能有多个对象吗？ – Divakar

只是一个对象。 – Gmo

根据你的逻辑，你可以用假替换第一个假和假最后之间的所有值：

def mutate(A): 
    ind = np.where(~A)[0] 
    if len(ind) != 0: 
     A[ind.min():ind.max()] = False 
    return A 


np.apply_along_axis(mutate, 1, arr) 

# array([[ True, True, True, False, False, False, False, False, True, 
#   True, True], 
#  [ True, True, True, False, False, False, False, False, True, 
#   True, True], 
#  [ True, True, True, False, False, False, False, False, True, 
#   True, True], 
#  [ True, True, True, False, False, False, False, False, True, 
#   True, True], 
#  [ True, True, True, False, False, False, False, False, True, 
#   True, True]], dtype=bool)

来源

2016-09-27 19:52:00 Psidom

在这里，人们的想法，很容易实现，而且相当快速地执行。

我会使用0和1，因此看起来更清晰一些。

这里的起始数组：

使用 np.logical_and.accumulate，翻转左到右，再次做同样的，翻转后，左到右

>>> a 
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]])

厚积薄发和“或”两列在一起：

>>> andacc = np.logical_and.accumulate 
>>> (andacc(a, axis=1) | andacc(a[:, ::-1], axis=1)[:, ::-1]).astype(int) 
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]])

（漏下.astype(int)保持布尔数组，而不是0和1）。

这里有一个三角形：

>>> b 
array([[1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 
     [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1], 
     [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]]) 

>>> (andacc(b, axis=1) | andacc(b[:, ::-1], axis=1)[:, ::-1]).astype(int) 
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], 
     [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

来源

2016-09-27 20:08:52

在列和行的范围内的Numpy数组操作

回答

相关问题