Question

我正在学习Python，并希望找到一种使用Numpy解决此问题的有效方法。

我目前有一个包含随机整数的4x8数组：

import numpy as np

n = 3
k = np.random.randint(n, size = (4,8))

每个数字代表由RGB数组中的nx3值定义的颜色：

colors = np.array([[0  , 0  , 0  ],
                   [0  , 100, 255],
                   [255, 100, 0  ]])

我想使用这些数字来创建一个新的4x8x3数组，其中前两个维度代表像素位置，第三个维度代表每个像素的颜色。这可以被认为是数字绘画。例如，如果k[3,4] = 2，则为myArray[3,4,:] = [255 100 0]。

我熟悉Numpy工具，但我不确定我应该寻找什么。由于数组k最终会更大（我在思考〜640x480）并包含超过n = 3个非随机颜色，我想按顺序使用矢量化操作加快这个过程（并学习更多关于它们）。这是最有效的方法吗？

Answer 1

IIUC，您需要做的就是使用colors索引k：

>>> k = np.random.randint(n, size = (2,4))
>>> out = colors[k]
>>> out
array([[[  0, 100, 255],
        [255, 100,   0],
        [255, 100,   0],
        [255, 100,   0]],

       [[  0, 100, 255],
        [  0, 100, 255],
        [255, 100,   0],
        [255, 100,   0]]])
>>> out.shape
(2, 4, 3)
>>> all((out[i]==colors[c]).all() for i,c in np.ndenumerate(k))
True

Numpy：用于创建3D数组的矢量化操作

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