Numpy.where 使用
Numpy.where uses
用numpy.where得到一个numpy.array中的所有(R,G,B)且R,G,B的值都确定
问题是我不确定我是否可以使用 numpy.where 来获得我想要的东西：
我尝试了以下代码：
L = numpy.array([[1,2,3],[1,1,1],[1,1,1]])
print(numpy.where(L==(1,1,1)))
(array([0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))
我知道这是 return 告诉我每个元素的坐标 == 1
但我希望它 return 元素 L 中的索引等于 (1,1,1) :
array([1,2])
您正在寻找 numpy.nonzero 和 np.all（以确保每个 RGB 匹配）：
>>> numpy.nonzero(numpy.all(L == (1, 1, 1), axis=1))[0]
array([1, 2])
用numpy.where得到一个numpy.array中的所有(R,G,B)且R,G,B的值都确定
问题是我不确定我是否可以使用 numpy.where 来获得我想要的东西：
我尝试了以下代码：
L = numpy.array([[1,2,3],[1,1,1],[1,1,1]])
print(numpy.where(L==(1,1,1)))
(array([0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))
我知道这是 return 告诉我每个元素的坐标 == 1 但我希望它 return 元素 L 中的索引等于 (1,1,1) :
array([1,2])
您正在寻找 numpy.nonzero 和 np.all（以确保每个 RGB 匹配）：
>>> numpy.nonzero(numpy.all(L == (1, 1, 1), axis=1))[0]
array([1, 2])