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沿python中的numpy轴折叠mask数组

boolean-operations mask numpy arrays python

Max Collier · 技术社区 · 7 年前

我有一个二维的蒙版数组,我想使用逻辑或运算沿着0轴折叠这些蒙版 True . 我想知道是否有一个麻木的功能来完成这个过程。我的代码看起来像:

>>> all_masks
array([[False, False, False, ..., False, False, False],
       [False, False, False, ..., False, False, False],
       [False, False, False, ..., False, False, False],
       [False,  True, False, ..., False,  True, False],
       [False, False, False, ..., False, False, False],
       [False,  True, False, ..., False,  True, False]])

>>> all_masks.shape
(6, 870)

>>> output_mask
array([False, True, False, ..., False, True, False])

>>> output_mask.shape
(870,)

我已经实现 output_mask 这个过程通过使用for循环。然而,我知道使用for循环会使我的代码变慢(并且有点混乱),所以我想知道这个过程是否可以通过numpy或类似的函数来完成?

使用for循环折叠遮罩的代码:

mask_out = np.zeros(all_masks.shape[1], dtype=bool)
for mask in all_masks:
    mask_out = mask_out | mask

return mask_out

2 回复 | 直到 7 年前

iz_ 7 年前

你可以使用 ndarray.any :

all_masks = np.array([[False, False, False, False, False, False],
                      [False, False, False, False, False, False],
                      [False, False, False, False, False, False],
                      [False,  True, False, False,  True, False],
                      [False, False, False, False, False, False],
                      [False,  True, False, False,  True, False]])

all_masks.any(axis=0)

输出:

array([False,  True, False, False,  True, False])

unutbu 7 年前

你可以使用 np.logical_or.reduce :

In [200]: all_masks = np.array([[False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False],
       [False,  True, False, False,  True, False],
       [False, False, False, False, False, False],
       [False,  True, False, False,  True, False]])

In [201]: np.logical_or.reduce(all_masks, axis=0)
Out[207]: array([False,  True, False, False,  True, False])

np.logical_or 是一个 ufunc 每个UFunc都有一个 reduce method .

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