Question

我有一个充满RGB值的numpy 3 d数组，例如形状=（高度，宽度，3）

  matrix = np.array( [[[0,0.5,0.6],[0.9,1.2,0]])

如果任何一个值高于阈值，我都必须替换RGB值，例如，阈值= 0.8，则替换= [2,2,2]，然后

matrix = [[[0,0.5,0.6],[2,2,2]]

我该如何使用numpy以高效的方式做到这一点？目前，我正在使用double for循环，并检查是否有任何rgb值高于阈值，我将其替换，但是对于n = 4000数组，这是非常缓慢的。

我如何使用numpy来提高效率，也许使用np.where来做到这一点？

Answer 1

我将您的矩阵扩展了另一个width维度。

matrix = np.array([[[0,0.5,0.6],[0.9,1.2,0]],[[0,0.5,0.6],[0.9,1.2,0]]])

您可以在第2轴上使用np.any（从0开始，所以第三个轴）来构建蒙版：

mask = np.any((matrix > 0.8), axis=2)

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

matrix[mask] = np.array([2,2,2])

您产生的matrix：

array([[[ 0. ,  0.5,  0.6],
        [ 2. ,  2. ,  2. ]],

       [[ 0. ,  0.5,  0.6],
        [ 2. ,  2. ,  2. ]]])