3d网格的遮罩和直方图

Question

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具有合理的大型3d网格作为NumPy浮点数组，形状为（nx，ny，nz）。具有相似的（相同形状）1s和0s的3d网格，本质上是一个位掩码。我想基于位掩码从网格中选择数据，然后将它们用于直方图。

我现在要做的是

k = 0
for iz in range(0, nz):
    for iy in range(0, ny):
        for ix in range(0, nx):
            d = data[ix, iy, iz]
            b = bitmap[ix, iy, iz]
            if b > 0:
                droi[k] = d
                k += 1

hist, bins = np.histogram(droi, bins = 200, range=(0.0, dmax))

哪一个是没有意思且缓慢的。我曾考虑过将两个数组弄平并相乘，然后在整个对象上运行直方图，但是数据中也可能包含0，因此它将改变直方图。

有人在想如何以更小的代码更快地完成它？

Answer 1

如果将base64_encode( $access_token ), 转换为布尔数组，则可以使用boolean array indexing获取与bitmap中的data元素相对应的True元素：

bitmap