[PYTHON] 조건이 충족되면 울퉁불퉁 한 요소 교체하기

조건이 충족되면 울퉁불퉁 한 요소 교체하기

나는 각각의 요소가 조건이 충족되면 1 또는 0으로 변경되도록 조작해야하는 큰 배열이 있습니다 (나중에 픽셀 마스크로 사용됨). 배열에는 약 800 만 개의 요소가 있으며 현재의 메서드는 축소 파이프 라인에 너무 오래 걸립니다.

for (y,x), value in numpy.ndenumerate(mask_data): 

    if mask_data[y,x]<3: #Good Pixel
        mask_data[y,x]=1
    elif mask_data[y,x]>3: #Bad Pixel
        mask_data[y,x]=0

이 속도가 빨라지는 멍청한 기능이 있습니까?

해결법

1. ==============================

   1.

   >>> import numpy as np
   >>> a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
   >>> a
   array([[4, 2, 1, 1],
          [3, 0, 1, 2],
          [2, 0, 1, 1],
          [4, 0, 2, 3],
          [0, 0, 0, 2]])
   >>> b = a < 3
   >>> b
   array([[False,  True,  True,  True],
          [False,  True,  True,  True],
          [ True,  True,  True,  True],
          [False,  True,  True, False],
          [ True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
   >>> 
   >>> c = b.astype(int)
   >>> c
   array([[0, 1, 1, 1],
          [0, 1, 1, 1],
          [1, 1, 1, 1],
          [0, 1, 1, 0],
          [1, 1, 1, 1]])
   

   다음과 같이 단축 할 수 있습니다.

   >>> c = (a < 3).astype(int)
   

2. ==============================

   2.

   >>> a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
   >>> a
   array([[0, 3, 3, 2],
          [4, 1, 1, 2],
          [3, 4, 2, 4],
          [2, 4, 3, 0],
          [1, 2, 3, 4]])
   >>> 
   >>> a[a > 3] = -101
   >>> a
   array([[   0,    3,    3,    2],
          [-101,    1,    1,    2],
          [   3, -101,    2, -101],
          [   2, -101,    3,    0],
          [   1,    2,    3, -101]])
   >>>
   

   예를 들어 부울 배열을 사용한 인덱싱을 참조하십시오.

3. ==============================

   3.가장 빠르고 (가장 유연한) 방법은 np.where를 사용하는 것입니다. np.where는 마스크 (true 및 false 값의 배열)에 따라 두 배열 중에서 선택합니다.

   가장 빠르고 (가장 유연한) 방법은 np.where를 사용하는 것입니다. np.where는 마스크 (true 및 false 값의 배열)에 따라 두 배열 중에서 선택합니다.

   import numpy as np
   a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
   b = np.where(a<3,0,1)
   print('a:',a)
   print()
   print('b:',b)
   

   이는 다음을 산출합니다 :

   a: [[1 4 0 1]
    [1 3 2 4]
    [1 0 2 1]
    [3 1 0 0]
    [1 4 0 1]]
   
   b: [[0 1 0 0]
    [0 1 0 1]
    [0 0 0 0]
    [1 0 0 0]
    [0 1 0 0]]
   

4. ==============================

   4.다음과 같이 한 단계로 마스크 배열을 만들 수 있습니다.

   다음과 같이 한 단계로 마스크 배열을 만들 수 있습니다.

   mask_data = input_mask_data < 3
   

   그러면 픽셀 마스크로 사용할 수있는 부울 배열이 만들어집니다. 코드에서와 같이 입력 배열을 변경하지는 않았지만 마스크 데이터를 저장할 새 배열을 만들었습니다. 이렇게하는 것이 좋습니다.

   >>> input_mask_data = np.random.randint(0, 5, (3, 4))
   >>> input_mask_data
   array([[1, 3, 4, 0],
          [4, 1, 2, 2],
          [1, 2, 3, 0]])
   >>> mask_data = input_mask_data < 3
   >>> mask_data
   array([[ True, False, False,  True],
          [False,  True,  True,  True],
          [ True,  True, False,  True]], dtype=bool)
   >>> 
   

5. ==============================

   5.나는 당신의 질문을 이해할 수있을 지 모르겠다.

   나는 당신의 질문을 이해할 수있을 지 모르겠다.

   mask_data[:3, :3] = 1
   mask_data[3:, 3:] = 0
   

   이렇게하면 x 및 y 인덱스가 3보다 작은 마스크 데이터의 모든 값을 1로 만들고 나머지는 모두 0과 같게 만듭니다.

from https://stackoverflow.com/questions/19766757/replacing-numpy-elements-if-condition-is-met by cc-by-sa and MIT license