Question

我开始使用numpy cookbook独立学习numpy。我查看并执行了以下代码：

import scipy.misc
import matplotlib.pyplot

#This script demonstates fancy indexing by setting values
#On the diagnols to 0

#Load lena array
lena = scipy.misc.lena()
xmax = lena.shape[0]
ymax = lena.shape[1]

#Fancy indexing
#can set ranges of points to zero, all at once instead of using loop
lena[range(xmax), range(ymax)] = 0
lena[range(xmax-1,-1,-1), range(ymax)] = 0
matplotlib.pyplot.imshow(lena)
matplotlib.pyplot.show()

我理解这段代码中的所有内容，除了：

lena[range(xmax), range(ymax)] = 0
lena[range(xmax-1,-1,-1), range(ymax)] = 0

我在索引和切片上阅读the documentation但仍无法理解上述代码。以下是我的困惑点：

1）范围（xmax）和范围（ymax）包括整个x，y轴。不将它们设置为零会使整个图像变黑吗？

2）范围（xmax-1，-1，-1）是什么意思？

谢谢你们！

Answer 1

第一部分代码实际上是误导性的，并且依赖于lena是方形图像的事实：发生的事情等同于调用zip(range(xmax), range(ymax))，然后将每个结果元组设置为{ {1}}。你可以在这里看到可能出现的问题：如果0，那么事情将无效：

xmax != ymax

最好定义>>> test = lena[:,:-3] >>> test.shape (512, 509) >>> xmax, ymax = test.shape >>> test[range(xmax), range(ymax)] = 0 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape，然后设置diag_max = min(xmax, ymax)。

第二个问题的答案更容易：lena[range(diag_max), range(diag_max)] = 0是对range(from, to, step)的一般调用：

range

特别是，这会反转之前的列表，因此从右到左而不是从左到右抓住对角线。

Answer 2

'range'会给你一个清单。在REPL中尝试一下，看看会发生什么：

r = range(5)
# r is no [0,1,2,3,4]

所以做'lena [range（xmax），range（ymax）] = 0'会将'lena'矩阵的对角线设置为零，因为你正在踩过x和y同时以增量方式坐标。

'range'非常简单。 @JLLagrange的答案完美地回答了它。

使用numpy将范围设置为零

2 个答案: