Question

我想用我拥有的值替换多维数组中的某些列。我尝试了以下内容。

cols_to_replace = np.array([1, 2, 2, 2])

original_array = np.array([[[255, 101,  51],
    [255, 101, 153],
    [255, 101, 255]],

   [[255, 153,  51],
    [255, 153, 153],
    [255, 153, 255]],

   [[255, 203,  51],
    [255, 204, 153],
    [255, 205, 255]],

   [[255, 255,  51],
    [255, 255, 153],
    [255, 255, 255]]], dtype=int)

只用(0, 0, 255)

替换cols

我希望我可以使用数组cols_to_replace

索引所有列

 original_array[:, cols_to_replace] = (0, 0, 255)

这给出了错误的答案！

意外输出。

array([[[255, 101,  51],
    [  0,   0, 255],
    [  0,   0, 255]],

   [[255, 153,  51],
    [  0,   0, 255],
    [  0,   0, 255]],

   [[255, 203,  51],
    [  0,   0, 255],
    [  0,   0, 255]],

   [[255, 255,  51],
    [  0,   0, 255],
    [  0,   0, 255]]])

我的预期输出

array([[[255, 101,  51],
    [  0,   0, 255],
    [255, 101, 255]],

   [[255, 153,  51],
    [255, 153, 153],
    [  0,   0, 255]],

   [[255, 203,  51],
    [255, 204, 153],
    [  0,   0, 255]],

   [[255, 255,  51],
    [255, 255, 153],
    [  0,   0, 255]]])

真正发生了什么？
我如何完成我想要做的事情（即每个行中的access，col 1，col 2，col 2，col 2并替换值。
如果我想删除这些列，是否有numpy方法可以执行此操作？

Answer 1

您的预期输出由以下产生：

>>> original_array[np.arange(cols_to_replace.size), cols_to_replace] = 0, 0, 255

这与您的原始方法不同，因为高级索引和切片索引是“单独”评估的。通过将:更改为arange，我们将第0个维度切换为高级索引，以便cols_to_replace在第0个坐标中逐个元素与0, 1, 2, ...配对。

您可以使用如下掩码删除您的选择：

>>> mask = np.ones(original_array.shape[:2], bool)
>>> mask[np.arange(cols_to_replace.size), cols_to_replace] = False
>>> original_array[mask].reshape(original_array.shape[0], -1, original_array.shape[2])
array([[[255, 101,  51],
        [255, 101, 255]],

       [[255, 153,  51],
        [255, 153, 153]],

       [[255, 203,  51],
        [255, 204, 153]],

       [[255, 255,  51],
        [255, 255, 153]]])

替换通过索引数组

1 个答案: