Question

我有两个3D numpy数组，我想找出它们之间的区别。

>>>A.dtype
dtype('uint32')
>>>B.dtype
dtype('uint32')
>>>A.shape
(86, 50, 108)
>>>B.shape
(86, 50, 108)    
>>>A.min()
0
>>>B.min()
0
>>>A.max()
89478487
>>>B.max()
89115767

现在，如果我们A - B

>>> diff = abs( A-B );
>>> diff.min()
0
>>> diff.max()
4294967292

考虑到两个矩阵的min和max值，我们不能将4294967292作为差异矩阵的最大值。我也在Matlab中完成了类似的操作，差异diff和最大值diff.max()是一致的。什么是A-B操作正在做什么？我的理解是，相互相加，相加，相乘和除数的默认行为是元素操作，但这里有一些有趣的事情发生。

Answer 1

您正在使用无符号32位整数。所以你得到了溢出

>>> numpy.uint32(0) - numpy.uint32(1)
4294967295

尝试更改数组以输入int ...

>>> A = numpy.array([0,1,2],'uint32')
>>> B = numpy.array([1,2,3],'uint32')
>>> A-B
array([4294967295, 4294967295, 4294967295], dtype=uint32)
>>> A = A.astype(int)
>>> B = B.astype(int)
>>> A-B
array([-1, -1, -1])

Answer 2

从另一个中减去无符号整数是有点问题的（除非你确定结果是积极的开始）。那么，为什么不使用有符号整数呢？

diff = abs( A.astype('int32') - B.astype('int32') )

然而，即使这种转换也不会像Matlab那样给出结果：因为对于unsigned int类型，Matlab将结果剪辑为零。例如（Matlab）：

>> uint32(4)-uint32(5)

ans =

0

在python中

和不是 4294967295 所以，如果你想模仿Matlab的行为，你需要剪切结果

 >>> A = numpy.array([ 1,2,3], dtype='uint32')
 >>> B = numpy.array([2,2,2], dtype='uint32')
 >>> numpy.clip( A.astype(int) - B.astype(int), 0, numpy.iinfo(int).max )
 array([0, 0, 1])

在Python与Matlab中减去3D numpy数组

2 个答案: