在列和行的範圍內的Numpy數組操作

我有一個numpy布爾二維數組，表示一個灰度圖像，它基本上是一個空白形狀（三角形，正方形，圓形），由白色像素組成True，黑色像素爲False。我想通過將白色像素修改爲黑色像素來添加黑色填充。在列和行的範圍內的Numpy數組操作

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]])

（這9個True在這陣中間的平方值應該成爲False）

是否有一個numpy的切片方法，這將使這個簡單/快嗎？有什麼我可以隨時修改所有True s False，然後是True，直到False的下一個實例？

來源

2016-09-27 Gmo

沿行可能有多個對象嗎？ – Divakar

只是一個對象。 – Gmo

根據你的邏輯，你可以用假替換第一個假和假最後之間的所有值：

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)

來源

2016-09-27 19:52:00 Psidom

在這裏，人們的想法，很容易實現，而且相當快速地執行。

我會使用0和1，因此看起來更清晰一些。

這裏的起始數組：

使用 np.logical_and.accumulate，翻轉左到右，再次做同樣的，翻轉後，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]])

厚積薄發和「或」兩列在一起：

>>> 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)保持布爾數組，而不是0和1）。

這裏有一個三角形：

>>> 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]])

來源

2016-09-27 20:08:52

在列和行的範圍內的Numpy數組操作

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