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Python Numpy,mask圖像的生成詳解

更新時(shí)間：2020年02月19日 08:50:10 作者：GZHermit

今天小編就為大家分享一篇Python Numpy,mask圖像的生成詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在numpy中，有一個(gè)模塊叫做ma，這個(gè)模塊幾乎復(fù)制了numpy里面的所有函數(shù)，當(dāng)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(gè)可能帶有掩膜信息的數(shù)組，對于它的任何計(jì)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(gè)class的屬性有很多，但是呢，我們只需要關(guān)注三個(gè)屬性就好了，也就是data，mask和fill_value。其他的屬性很難用到，舉個(gè)例子，比如那個(gè)hard_mask，這個(gè)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(xì)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(gè)array_like，tuple，list，ndarray都行。

mask是一個(gè)只包含True和False的ndarray，它的shape和data一致，這個(gè)數(shù)組是讓你指定需要掩蓋的值的，標(biāo)記為True的數(shù)據(jù)會(huì)被掩蓋掉。被掩蓋的位置會(huì)變成 –（這是兩個(gè)短橫杠，類型是MaskedConstant ）

fill_value是一個(gè)標(biāo)量，當(dāng)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(gè)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(jìn)行條件運(yùn)算。

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 10, size=[1, 5, 5])
mask = arr<5
arr[mask] = 0 # 把標(biāo)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(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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