在 numpy 数组中映射值

Question

如何从只有三个不同值的 2D numpy 数组：-1、0 和 1 并将它们映射到颜色 red (255,0,0)，green (0,255,0) 和 blue (255,0,0)？该数组非常大，但为了让您了解我在寻找什么，假设我有输入

array([[ 1,  0, -1],
       [-1,  1,  1],
       [ 0,  0,  1]])

我想要输出：

array([[(0, 0, 255), (0, 255, 0), (255, 0, 0)],
       [(255, 0, 0), (0, 0, 255), (0, 0, 255)],
       [(0, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255)]])

我可以 for-loop 并有条件，但我想知道是否有一个或两个使用 lambda 函数的衬里可以完成这个？谢谢！

Answer 1

您可能需要考虑结构化数组，因为它允许数据类型不为 object.

的元组

import numpy as np

replacements = {-1: (255, 0, 0), 0: (0, 255, 0), 1: (0, 0, 255)}

arr = np.array([[ 1,  0, -1],
                [-1,  1,  1],
                [ 0,  0,  1]])

new = np.zeros(arr.shape, dtype=np.dtype([('r', np.int32), ('g', np.int32), ('b', np.int32)]))

for n, tup in replacements.items():
    new[arr == n] = tup

print(new)

输出：

[[(  0,   0, 255) (  0, 255,   0) (255,   0,   0)]
 [(255,   0,   0) (  0,   0, 255) (  0,   0, 255)]
 [(  0, 255,   0) (  0, 255,   0) (  0,   0, 255)]]

另一种选择是使用 3D 数组，其中最后一个维度是 3。第一个 "layer" 是红色，第二个 "layer" 是绿色，第三个 "layer" 是蓝色。此选项与 plt.imshow().

兼容

import numpy as np

arr = np.array([[ 1,  0, -1],
                [-1,  1,  1],
                [ 0,  0,  1]])

new = np.zeros((*arr.shape, 3))

for i in range(-1, 2):
    new[i + 1, arr == i] = 255

输出：

array([[[  0.,   0., 255.],
        [255.,   0.,   0.],
        [  0.,   0.,   0.]],

       [[  0., 255.,   0.],
        [  0.,   0.,   0.],
        [255., 255.,   0.]],

       [[255.,   0.,   0.],
        [  0., 255., 255.],
        [  0.,   0., 255.]]])

在 numpy 数组中映射值

Mapping values in a numpy array

python

mapping

lambda

numpy

key-value