Thay thế các phần tử Numpy nếu điều kiện được đáp ứng

Tôi có một mảng numpy lớn mà tôi cần thao tác để mỗi phần tử được thay đổi thành 1 hoặc 0 nếu một điều kiện được đáp ứng (sẽ được sử dụng làm mặt nạ pixel sau này). Có khoảng 8 triệu phần tử trong mảng và phương pháp hiện tại của tôi mất quá nhiều thời gian cho quá trình giảm:

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

Có một chức năng numpy sẽ tăng tốc độ này không?

>>> 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]])

Bạn có thể rút ngắn điều này bằng:

>>> c = (a < 3).astype(int)

>>> 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]])
>>>

Hãy xem, ví dụ: Lập chỉ mục với mảng boolean .

Cách nhanh nhất (và linh hoạt nhất) là sử dụng np.where , chọn giữa hai mảng theo một mặt nạ (mảng giá trị đúng và sai):

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)

sẽ tạo ra:

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]]

Bạn có thể tạo mảng mặt nạ của mình trong một bước như thế này

mask_data = input_mask_data < 3

Điều này tạo ra một mảng boolean sau đó có thể được sử dụng làm mặt nạ pixel. Lưu ý rằng chúng tôi chưa thay đổi mảng đầu vào (như trong mã của bạn) nhưng đã tạo một mảng mới để giữ dữ liệu mặt nạ - tôi khuyên bạn nên làm theo cách này.

>>> 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)
>>> 

Tôi không chắc mình đã hiểu câu hỏi của bạn, nhưng nếu bạn viết:

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

Điều này sẽ làm cho tất cả các giá trị của dữ liệu mặt nạ có chỉ số x và y nhỏ hơn 3 bằng 1 và tất cả các giá trị còn lại bằng 0