Python:用 3D bool 索引 3D 数组并返回相同大小的 3D 数组......优雅

Question

我有一个 3D 图像扫描(形状:335x306x306，总元素:31368060)，我想用相同大小的 3D bool 掩码来掩盖它以返回相同大小的蒙版图像。

当我简单地用掩码索引数组时:

masked_image = image_pix[mask]

我得到图像像素值的一维数组，其中掩码 = 1 按标准行主(C 样式)顺序排序(如 here 所解释)。由于掩码，它只有 6953600 个元素。

如果我没有索引，如何将这个 1D 数组重新整形回 3D 数组？我意识到我可以使用掩码本身的索引来用掩码值迭代地填充 3D 数组，但我希望有一个更优雅(且计算效率更高)的解决方案，不依赖于 for 循环。

Answer 1

使用np.ma.MaskedArray :

marr = np.ma.array(image_pix, mask=mask)

使用[mask]的“正常”索引会删除所有屏蔽值，因此无法保证它可以再次重新整形为3D(因为它丢失了项目)，所以这是不可能的。

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但是MaskedArray保持其形状:

>>> import numpy as np

>>> arr = np.random.randint(0, 10, 16).reshape(4, 4)

>>> marr = np.ma.array(arr, mask=arr>6)

>>> marr.shape
(4, 4)

>>> marr
masked_array(data =
 [[3 -- 0 1]
 [4 -- 6 --]
 [2 -- 6 0]
 [4 5 0 0]],
             mask =
 [[False  True False False]
 [False  True False  True]
 [False  True False False]
 [False False False False]],
       fill_value = 999999)