调整具有大量维数的numpy数组的大小
调整具有大量维数的numpy数组的大小
提问于 2020-08-05 23:25:31
我使用的是Python 3.7.7。我正在尝试用这个函数调整一个Numpy图像数组的大小：
def resize_image_array(image_array, rows_standard, cols_standard):
# image_array.shape = (3929, 2, 256, 256, 1)
# rows_standard = 200
# cols_standard = 200
# Height or row number.
image_rows_Dataset = np.shape(image_array)[2]
# Width or column number.
image_cols_Dataset = np.shape(image_array)[3]
num_rows_1 = ((image_rows_Dataset // 2) - (rows_standard / 2)) # num_rows_1 = 28.0
num_rows_2 = ((image_rows_Dataset // 2) + (rows_standard / 2)) # num_rows_2 = 228.0
num_cols_1 = ((image_cols_Dataset // 2) - (cols_standard / 2)) # num_cols_1 = 28.0
num_cols_2 = ((image_cols_Dataset // 2) + (cols_standard / 2)) # num_cols_2 = 228.0
return image_array[..., num_rows_1:num_rows_2, num_cols_1:num_cols_2, :]但在最后一条语句中，我得到了这个错误：
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method我也尝试过：
return image_array[:, :, num_rows_1:num_rows_2, num_cols_1:num_cols_2, :]但具有与上面所示相同的错误。
如何修复此错误？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-08-06 04:06:39
正如评论中提到的，问题是在普通python标量上使用真除(/)会返回一个float，即使两个操作数都是整数。运算符在执行除法之前不检查整数的整除性。float没有__index__方法，该方法将类整型的量转换为实际的int。
简单的解决方案是用//替换/。然而，num_rows_2和num_cols_2的计算似乎是多余的。如果您知道所需的rows_standard和cols_standard的值，只需将它们分别添加到num_rows_1和num_cols_1。这将产生一个更加健壮的表达式：
row_start = (image_array.shape[2] - rows_standard) // 2
row_end = row_start + rows_standard
col_start = (image_array.shape[3] - cols_standard) // 2
col_end = col_start + cols_standard
image_array[..., row_start:row_end, col_start:col_end, :]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63268428
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