使用 2d numpy 掩码 np.where 来寻址 3d numpy 数组（pythonic？？）
Using 2d numpy mask np.where to address a 3d numpy array (pythonic??)
假设我有一个图像数组：
raster.shape => (3,100,100)
我生成了红色饱和的所有地方的蒙版：
mask = np.where(raster[0,:,:] == 255)
我想修改那些位置的切片...我可以这样做：
raster[:,mask[0],mask[1]] = 0
是否有更 pythonic 的方式...或者这是最好的选择？
我会直接使用面膜，例如
raster[:, raster[0] == 255] = 0
这应该和你写的一样。
假设我有一个图像数组：
raster.shape => (3,100,100)
我生成了红色饱和的所有地方的蒙版：
mask = np.where(raster[0,:,:] == 255)
我想修改那些位置的切片...我可以这样做：
raster[:,mask[0],mask[1]] = 0
是否有更 pythonic 的方式...或者这是最好的选择？
我会直接使用面膜，例如
raster[:, raster[0] == 255] = 0
这应该和你写的一样。