python - 如何更改 Numpy 中的二维数组元素？

Question

我试图迭代源数组以更改目标数组中的一些元素，但我无法获得正确的索引，我有无法理解的偏移量。一般来说，我的任务是在条件需要时更改元素

import numpy as np

x = np.linspace(0,1000, 1000/50)
y = np.linspace(0,1000, 1000/50)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

source =  np.column_stack([X.ravel(), Y.ravel()]).astype(int)
destination = source.copy()

for x, i in np.ndenumerate(source):
    # if smth:
    destination[i] = np.array([x[0] + 10, x[1]])

我认为我不应该使用源数组，而只迭代目标数组(不能使用标准方法完成)，请告诉我正确的解决方案，提前感谢。

Current output:
[421 789]
[473 789]
[526 789]
[578 789]
[631 789]
[684 789]


Required output:
[431 789]
[483 789]
[536 789]
[588 789]
[641 789]
[694 789]

我会更简单地解释一下，我有一个网格，它有点，我需要将点移动，例如向右移动 88、89、90、10 个像素，为此我需要有一个源数组和目的地(这些点偏移的地方)，枚举很可能不适合我，但是通常对数组进行编辑，例如 for x in destination: 当编辑 x 时给出所需的结果，但这不适用于 ndarray

for x, i in enumerate(destination):
     inside = cv2.pointPolygonTest(cnt, (destination[x,0], 
     destination[x,1]), False)
   if inside > 0:
    cv2.circle(img, (destination[x,0], destination[x,1]), 10, 
  (255,0,0), 2)
    destination[x] = np.array([destination[x,0] + 10, destination[x,1]])

 # Contour(cnt)
 [[550  42]
 [600  42]
 [690 273]
 [640 273]]

如您所知，我需要将蓝色圆圈中的所有内容移动 10 像素

Answer 1

解决方案

从数据创建到目标区域修改，我们可以将其分为三个步骤。可以使用 numpy 索引以及通过 numpy.where 和 numpy.logic_and (如果需要)进行条件区域选择来实现修改。

1。制作数据

import numpy as np

x = np.linspace(0,1000, int(1000/50))
y = np.linspace(0,1000, int(1000/50))
X,Y = np.meshgrid(x,y)

source =  np.column_stack([X.ravel(), Y.ravel()]).astype(int)
destination = source.copy()

2。使用条件语句查找目标区域

target_index = np.where(np.logical_and(destination[:,1]==789, destination[:,0]>=421))
destination[target_index]

输出:

array([[ 421,  789],
       [ 473,  789],
       [ 526,  789],
       [ 578,  789],
       [ 631,  789],
       [ 684,  789],
       [ 736,  789],
       [ 789,  789],
       [ 842,  789],
       [ 894,  789],
       [ 947,  789],
       [1000,  789]])

3. Make changes to the target region

scope = destination[target_index] 
scope[:,0] = scope[:,0] + 10
destination[target_index] = scope
destination[target_index]

输出:

array([[ 431,  789],
       [ 483,  789],
       [ 536,  789],
       [ 588,  789],
       [ 641,  789],
       [ 694,  789],
       [ 746,  789],
       [ 799,  789],
       [ 852,  789],
       [ 904,  789],
       [ 957,  789],
       [1010,  789]])