Question

我是python语法的新手。

我想总结5个数组（布尔值，像素值为1或0），并将最终的大值pixel(5) == 1，其他values == 0。

resArraySum = np.array(5, (first | second | third | fourth | fifth), 1, 0)
print resArraySum

这不正确。

Answer 1

如果我理解正确，你想要添加5个数组，然后创建一个像素和5的掩码。我在这里看到一些与python及其语法无关的概念。

首先，python中的布尔值定义为True和False，0和1只是没有布尔属性的整数（如果你比较它们，则不完全正确），但我们暂时不要这样做。）

其次，你正在寻找的只是logical and运算符，总结了5个0和1的数组，然后找到总和为5的索引有点开销，你可以直接在逻辑上比较它们。 / p>

伪代码看起来像这样：

对于少量面具：

result = bool_mask[0] & bool_mask[1] & bool_mask[2] & bool_mask[3]

对于大量的面具：

# bool_mask = [a, b, c, d, e, f....] number of boolean arrays
result = bool_mask[0]         # Equivalent to:
for mask in bool_mask[1:]:    # for i in range(1, len(bool_mask)):
    result &= mask            #     result &= bool_mask[i]

使用N个屏蔽，bool_mask包含您要比较的boolean arrays的列表。

所以，你要做的第一件事就是正确创建一个布尔数组。有了numpy，你可以用各种不同的方式做到这一点：

创建它：

>>> A = np.array([1, 0, 1], dtype=np.bool) # will cast 1 to True and 0 to False
>>> A
array([ True, False,  True], dtype=bool)

转换它：

>>> A = np.array([1, 0, 1], dtype=int) # An integer array with 0 and 1
>>> A = A.astype(np.bool)
>>> A
array([ True, False,  True], dtype=bool)

比较：

>>> A = np.array([1, 0, 1], dtype=int) # Same int array
>>> A = A > 0.5
>>> A
array([ True, False,  True], dtype=bool)

将布尔数组设为真正的布尔值之后，上面的任何伪代码（它是实际工作代码）都可以正常工作。

之后，如果您最终得到类型为result（布尔值）的数组np.bool，其中True值与所有掩码相交，其他位置为False。如果您确实想要返回0和1值，则只需将结果转换为：

result = result.astype(int)

True将1与False映射到0。其他做类似事情的方法是：

result = result * 1

numpy中的任何类型的数值运算都会将一个布尔数组转换为整数。

现在，您会发现（如上所述）虽然1和0数组不是布尔数组，但同一个&运算符将会生成咬合比较最终表现得像布尔数组（只要它们只包含1和0值）。因此，

result = a & b & c & d

适用于integer（仅包含1和0）和boolean数组。但是，我建议尽可能使用布尔数组，因为numpy的许多有趣特性如boolean indexing仅在数组是真正的布尔值时才有效（整数数组0和1会表现出来与你期望的完全不同。

要对数组求和并获得像素== 1的最终大值，其他值== 0

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