Question

我有一个由（my_array = []初始化并且形状为（0，））的numpy列表，然后将wm和hm元素附加到其上，所以（r是级联形式为-[ [300 240 22 22]]）：

my_array=[]
for (x, y, w, h) in r:
    wm=int(x+ (w/2.))
    hm=int(y+ (h/2.))
    my_array.append([numpy.float32(wm), numpy.float32(hm)])
return numpy.array(my_array)

该代码产生：

wm element       the hm element
[[270.01 303.43] [310.17 306.37]] # second to last row
[[269.82 303.38] [310.99 306.86]] # the last row
the shape of the returned array is (2,2) and is dtype:float32

...

现在的问题是，当我尝试附加303.43时，从理论上讲它将是[-2] [1]，但索引为303.38。很好，但我还需要索引303.43。

我发现的是，第一个[]索引wm [0]或hm [1]元素，然后第二个[]索引每个元素内部的两列值之一 < br /> -例如[0] [-1]索引wm元素[0]和最后一行[-1]我也想索引第二倒数第二行并尝试[0] [-2]，但它没有按预期工作（它索引269.82）。

因此，我尝试了[0] [1] [-2]，但由于IndexError：标量变量的索引无效而无法使用。

我要做的就是查找wm元素中2列的最后一行与倒数第二行之间的差异（因此，在上面的示例中，它是269.82-270.1 = -0.19和303.38-303.43 =- 0.05）。索引不起作用。那么有没有办法解决这个问题？

Answer 1

我无法复制您的数组，但是鉴于您的问题（非常令人费解），我相信以下内容将最终满足您的要求：

这应该给你269.82-270.1=-0.19

my_array[0][-2]-my_array[0][0]

这应该给你303.38-303.43=-0.05

my_array[0][-1]-my_array[0][1]

一般来说，我相信您可以按如下所示索引数组my_array：

               wm element                       the hm element
[[my_array[0][0]   my_array[0][1]]   [my_array[1][0] my_array[1][1]]] # second to last row
[[my_array[0][-2]  my_array[0][-1]]  [my_array[1][-2] my_array[1][-1]]] # the last row

在您的情况下，倒数第二个元素也是第三个元素，因此您可以将它们索引为my_array[0][2]而不是my_array[0][-2]和my_array[1][2]而不是my_array[1][-2]

Answer 2

设置3个“ r”值：

In [798]: r=np.array([[300, 240, 22, 22]])+np.array([[0],[2],[3]])              
In [799]: r                                                                     
Out[799]: 
array([[300, 240,  22,  22],
       [302, 242,  24,  24],
       [303, 243,  25,  25]])

您的循环产生：

In [800]: my_array=[] 
     ...: for (x, y, w, h) in r: 
     ...:     wm=int(x+ (w/2.)) 
     ...:     hm=int(y+ (h/2.)) 
     ...:     my_array.append([numpy.float32(wm), numpy.float32(hm)]) 
     ...:                                                                       
In [801]: my_array                                                              
Out[801]: [[311.0, 251.0], [314.0, 254.0], [315.0, 255.0]]

作为数组：

In [802]: arr = np.array(my_array)                                              
In [803]: arr                                                                   
Out[803]: 
array([[311., 251.],
       [314., 254.],
       [315., 255.]], dtype=float32)

第二到最后一行

In [804]: arr[-2,:]                                                             
Out[804]: array([314., 254.], dtype=float32)

最后一行：

In [805]: arr[-1,:]                                                             
Out[805]: array([315., 255.], dtype=float32)

他们的区别：

In [806]: arr[-2,:]-arr[-1,:]                                                   
Out[806]: array([-1., -1.], dtype=float32)

第一列：

In [807]: arr[:,0]                                                              
Out[807]: array([311., 314., 315.], dtype=float32)

第二列

In [808]: arr[:,1]                                                              
Out[808]: array([251., 254., 255.], dtype=float32)

请参阅您先前的问题以获取类似的答案：

Indexing appended elements from a numpy array python

在numpy数组中找到两个值之间的差异

2 个答案: