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Question

我最近发现了这部分代码： filteredImage = image > filters.threshold_otsu(image)

在大多数语言中，image > filters.threshold_otsu(image)会返回true或false。在这种情况下，filteredImage为ndarray。那么这段代码到底发生了什么？

Answer 1

Python允许运算符重载。因此，您最好查阅特定用例的文档 - 这里有一个布尔掩码，正如评论所指出的那样，但python允许您使用任何运算符来做几乎任何您喜欢的事情。

例如，如果您实现了自己的数组类，则可以使用WITH cte AS ( SELECT c1 FROM t1 ) SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM cte) -- Only return rows from outer query if there are rows in your cte "table"来确定一个数组是否比另一个数组长。最好的办法是搜索特定用例的文档并查找运算符。

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想象一下，我创建了一个名为train的类，它只包含一个字符串，我想用>将两列火车粘在一起。（看起来这样做很好：P）

哪个会输出

class Train:

    def __init__(self, cargo):
        self.cargo = cargo

    def __call__(self):
        print("__{0}__".format(self.cargo))

    def __gt__(self, another):
        self.cargo = "{0}__{1}".format(self.cargo, another.cargo)

# Make two trains
a = Train("check")
b = Train("me")
a()
b()

# Join the trains and print again
a > b
a()
b()

请注意，我没有使用它来返回true或false，我甚至没有让操作员返回任何内容。对我来说，在我提供的任何文档中记录这一点非常重要，以告诉您__check__ __me__ __check__me__ __me__符号的预期用例对我的班级来说是什么。

这是一个非常有用的功能，可以一直使用（例如在numpy库中的乘法 - python可以原生地将numpy.arrays增加）。

Answer 2

因为你指出它是一个ndarray，numpy使用元素明智比较的矢量化实现并返回一个布尔掩码，它也将是一个numpy数组。一个例子：

a = np.array([1,2,7,8,9])

b = np.array([1,2,3,4,5])

a <= b

array([ True,  True, False, False, False], dtype=bool)

如果使用1D阵列的for循环完成，则几乎相当于以下内容：

k = []
for i,j in zip(a,b):
    k.append(i<=j)
k = np.array(k)

array([ True,  True, False, False, False], dtype=bool)

Numpy几乎支持所有运营商。有关更多信息和逻辑功能，您可以查看Documentation

Python是什么＆gt;标志

2 个答案:

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