計數矩陣中的所有值大於一個值

我寫下該代碼，這一個矩陣（2- d陣列）來計算所有的值是：

za=0 
p31 = numpy.asarray(o31) 
for i in range(o31.size[0]): 
    for j in range(o32.size[1]): 
     if p31[i,j]<200: 
      za=za+1 
print za

o31是一個圖像，我將它轉換成矩陣，然後找到值。

我的問題是，有沒有簡單的方法來做到這一點？

來源

2012-10-21 gran_profaci

這是不是隻打印小於200的值的數量，而不是實際值？ –

是的..我只需要所有值的總和而不是實際值本身。 –

這裏你也沒有得到總數。將'za'設置爲一個空列表'za = []'，然後'za.append（p31 [i，j]）'，最後從for循環中'print sum（za）';但是我確信自從你使用numpy以後有更好的方法。 –

的numpy.where功能是你的朋友。因爲它是爲了充分利用數組數據類型而實現的，所以對於大型圖像，您應該注意到您提供的純Python解決方案的速度提升。

使用numpy.where直接將產生boolean值的掩碼錶明一定值是否符合您的條件：

>>> data 
array([[1, 8], 
     [3, 4]]) 
>>> numpy.where(data > 3) 
(array([0, 1]), array([1, 1]))

而且面膜可以用來索引數組直接獲取實際值：

>>> data[ numpy.where(data > 3) ] 
array([8, 4])

你究竟從哪裏拿它取決於你想要什麼樣的結果。

來源

2012-10-21 08:11:00 abought

謝謝...但是我需要的是總數值，而不是值本身..我應該做sum（numpy.where（數據<200））？ –

如果要值的數量，而不是總和，你會做LEN（numpy.where（數據<200）） – jimh

如果條件改變爲> 0，則它會返回（陣列（[0，0，1，1 ]），數組（[0，1，0，1]）），這是什麼意思？或者它是一個錯誤？ – hihell

有很多方法可以達到這個目的，比如f薄金屬片和過濾器或簡單地列舉，但我認爲使用Boolean/mask array是最簡單的一個（IIRC更快的一個）：

>>> y = np.array([[123,24123,32432], [234,24,23]]) 
array([[ 123, 24123, 32432], 
     [ 234, 24, 23]]) 
>>> b = y > 200 
>>> b 
array([[False, True, True], 
     [ True, False, False]], dtype=bool) 
>>> y[b] 
array([24123, 32432, 234]) 
>>> len(y[b]) 
3 
>>>> y[b].sum() 
56789

更新：

由於nneonneo已經回答了，如果你希望的是，通過門限部件的數量，你可以簡單地做：

>>>> (y>200).sum() 
3

這是一個簡單的解決方案。

與filter速度比較：

### use boolean/mask array ### 

b = y > 200 

%timeit y[b] 
100000 loops, best of 3: 3.31 us per loop 

%timeit y[y>200] 
100000 loops, best of 3: 7.57 us per loop 

### use filter ### 

x = y.ravel() 
%timeit filter(lambda x:x>200, x) 
100000 loops, best of 3: 9.33 us per loop 

%timeit np.array(filter(lambda x:x>200, x)) 
10000 loops, best of 3: 21.7 us per loop 

%timeit filter(lambda x:x>200, y.ravel()) 
100000 loops, best of 3: 11.2 us per loop 

%timeit np.array(filter(lambda x:x>200, y.ravel())) 
10000 loops, best of 3: 22.9 us per loop 

*** use numpy.where *** 

nb = np.where(y>200) 
%timeit y[nb] 
100000 loops, best of 3: 2.42 us per loop 

%timeit y[np.where(y>200)] 
100000 loops, best of 3: 10.3 us per loop

來源

2012-10-21 08:13:37

'timeit Y [B]'從過濾器所作的計算中省略一半的代碼。 '％timeit y [y> 200]'是等價的。 –

這是非常簡單的用布爾數組：

p31 = numpy.asarray(o31) 
za = (p31 < 200).sum() # p31<200 is a boolean array, so `sum` counts the number of True elements

來源

2012-10-21 08:32:56 nneonneo

下面是一個使用花式索引和具有的實際值作爲中間的變體：

p31 = numpy.asarray(o31) 
values = p31[p31<200] 
za = len(values)

來源

2012-10-21 14:35:34 Karol

這只是普通的布爾索引。 –

計數矩陣中的所有值大於一個值

回答

相關問題