我有一个具有RGB像素(变量:original)的形状(720,1280,3)的矩阵(ndarray)和另一个由布尔值(变量:im)组成的形状(720,1280)的ndarray。对于im中的每个True值,我希望original的相应像素的颜色为0,0,255。我试过了(两个数组都展平了) for i in range(im.size): original[i] = [0, 0, 255] 但是它太慢了,不能作为视频输出
我正在使用numpy实现一些搜索算法,其中一个步骤是检查向量是否在矩阵中(如行)。我以前曾使用过np.isin,但我突然对python关键字in的作用产生了好奇。由于我没有为in找到任何python接口(比如__add__ for +或__abs__ for abs),所以我认为in是用标准迭代器逻辑硬连接在python中的,因此它应该比numpy-provideddev. of 7 runs, 10 loops each)
310 ms ± 20.4 ms per loop (mean ± std. d
在python中,尝试以下内容:x = array([1,2])将导致以下错误: IndexError:索引超出界限。解决方法是在循环中递增数组,然后将所需的值赋值如下:x = array([1,2])
for i in range(size(x),idx+1):print x
它可以工作,但不太方便,而且对于n维数组<