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条件が満たされた場合のNumpy要素の置き換え

条件が満たされた場合に各要素が1または0に変更されるように操作する必要がある大きなnumpy配列があります（後でピクセルマスクとして使用されます）。配列には約800万個の要素があり、現在の方法はリダクションパイプラインに時間がかかりすぎています。

for (y,x), value in numpy.ndenumerate(mask_data): 

    if mask_data[y,x]<3: #Good Pixel
        mask_data[y,x]=1
    Elif mask_data[y,x]>3: #Bad Pixel
        mask_data[y,x]=0

これを高速化するnumpy関数はありますか？

pythonarraysnumpyconditional
64
ChrisFro
>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
>>> a
array([[4, 2, 1, 1],
       [3, 0, 1, 2],
       [2, 0, 1, 1],
       [4, 0, 2, 3],
       [0, 0, 0, 2]])
>>> b = a < 3
>>> b
array([[False,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True, False],
       [ True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
>>> 
>>> c = b.astype(int)
>>> c
array([[0, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1]])

これを短くすることができます：

>>> c = (a < 3).astype(int)
96
Steve Barnes
>>> a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
>>> a
array([[0, 3, 3, 2],
       [4, 1, 1, 2],
       [3, 4, 2, 4],
       [2, 4, 3, 0],
       [1, 2, 3, 4]])
>>> 
>>> a[a > 3] = -101
>>> a
array([[   0,    3,    3,    2],
       [-101,    1,    1,    2],
       [   3, -101,    2, -101],
       [   2, -101,    3,    0],
       [   1,    2,    3, -101]])
>>>

たとえば、 ブール配列を使用したインデックス付け を参照してください。

59
ev-br

最も迅速な（そして最も柔軟な）方法は、 np.where を使用することです。これは、マスクに従って2つの配列から選択します（ trueおよびfalse値の配列）：

import numpy as np
a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4))
b = np.where(a<3,0,1)
print('a:',a)
print()
print('b:',b)

生成するもの：

a: [[1 4 0 1]
 [1 3 2 4]
 [1 0 2 1]
 [3 1 0 0]
 [1 4 0 1]]

b: [[0 1 0 0]
 [0 1 0 1]
 [0 0 0 0]
 [1 0 0 0]
 [0 1 0 0]]
29
Markus Dutschke

このようにワンステップでマスク配列を作成できます

mask_data = input_mask_data < 3

これにより、ピクセルマスクとして使用できるブール配列が作成されます。 （コードのように）入力配列は変更していませんが、マスクデータを保持する新しい配列を作成していることに注意してください-この方法で行うことをお勧めします。

>>> input_mask_data = np.random.randint(0, 5, (3, 4))
>>> input_mask_data
array([[1, 3, 4, 0],
       [4, 1, 2, 2],
       [1, 2, 3, 0]])
>>> mask_data = input_mask_data < 3
>>> mask_data
array([[ True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True],
       [ True,  True, False,  True]], dtype=bool)
>>>
3
YXD

私はあなたの質問を理解したかどうかわかりませんが、あなたが書いた場合：

mask_data[:3, :3] = 1
mask_data[3:, 3:] = 0

これにより、xおよびyインデックスが3未満のマスクデータのすべての値が1に等しく、残りがすべて0になります。

0
mamalos