Python Numpy,mask圖像的生成詳解
在numpy中，有一個模塊叫做ma，這個模塊幾乎復制了numpy里面的所有函數(shù)，當然底層里面都換成了對自己定義的新的數(shù)據(jù)類型MaskedArray的操作。
我們來看最基本的array定義。
An array class with possibly masked values. Masked values of True exclude the corresponding element from any computation.
MaskedArray是一個可能帶有掩膜信息的數(shù)組，對于它的任何計算都是只針對掩膜值為True的數(shù)值上的。
Construction::
x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True,
ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None,
shrink=True, order=None)
這個class的屬性有很多，但是呢，我們只需要關注三個屬性就好了，也就是data，mask和fill_value。其他的屬性很難用到，舉個例子，比如那個hard_mask，這個屬性為True就是指data一旦某些值被掩蓋掉了就真的丟失了。詳細的可以看源碼注解。這里不過多介紹。
Parameters ---------- data : array_like Input data. mask : sequence, optional Mask. Must be convertible to an array of booleans with the same shape as `data`. True indicates a masked (i.e. invalid) data. fill_value : scalar, optional Value used to fill in the masked values when necessary. If None, a default based on the data-type is used.
data就不多說了，一個array_like，tuple，list，ndarray都行。
mask是一個只包含True和False的ndarray，它的shape和data一致，這個數(shù)組是讓你指定需要掩蓋的值的，標記為True的數(shù)據(jù)會被掩蓋掉。被掩蓋的位置會變成 –（這是兩個短橫杠，類型是MaskedConstant ）
fill_value是一個標量，當你掩蓋掉一些值之后，如果你想把這些被掩蓋的值換成另外一個值，那么你就需要用到它。
import numpy.ma as npm import numpy as np data = np.random.randint(1, 10, size=[1, 5, 5]) mask = data < 5 arr = npm.array(data, mask=mask) print(arr) #[[[6 6 -- 8 --] # [-- -- -- 6 7] # [9 -- -- 6 9] # [-- -- 5 -- 8] # [6 9 -- 5 --]]]
不過numpy也可以直接對ndarray進行條件運算。
import numpy as np arr = np.random.randint(1, 10, size=[1, 5, 5]) mask = arr<5 arr[mask] = 0 # 把標記為True的值記為0 print(arr) #[[[9 9 7 6 0] # [0 0 6 9 0] # [8 0 8 5 0] # [0 5 5 8 9] # [0 7 0 0 6]]]
以上這篇Python Numpy, mask圖像的生成詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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