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所以，这应该很容易，但对我来说似乎需要大量时间：我有一个只有两个值（例如 0 和 255）的 numpy 数组，我想以这种方式反转矩阵，所有值交换（0 变为 255，反之亦然）。矩阵大约有 2000³ 项，所以这是一项严肃的工作！我首先尝试了 numpy.invert 方法，这并不完全符合我的预期。所以我自己尝试通过“存储”这些值然后覆盖它们来做到这一点：

for i in range(array.length):
            array[i][array[i]==255]=1
            array[i][array[i]==0]=255
            array[i][array[i]==1]=0

它的行为符合预期，但需要很长时间（我猜是因为 for 循环？）。如果我将其实现为多线程计算，其中每个线程“反转”一个较小的子数组，那会更快吗？还是有另一种更方便的方法？

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除了 @JanneKarila 和 @EOL 的出色建议之外，值得展示一种更有效的方法来使用掩码进行交换。

如果您的比较比简单地交换两个值更复杂，则使用布尔掩码通常更有用，但您的示例以次优方式使用它。

目前，您正在制作array[i] == blah上面示例中的布尔“掩码”数组（例如 ）的多个临时副本并执行多个分配。您可以通过只制作一次“掩码”布尔数组并将其反转来避免这种情况。

如果您有足够的内存用于临时副本（booldtype），请尝试以下操作：

mask = (data == 255)
data[mask] = 0
data[~mask] = 255

或者（等效地）您可以使用numpy.where：

data = numpy.where(data == 255, 0, 255)

如果您使用循环来避免制作完整的临时副本，并且需要保存 ram，请将循环调整为更像这样：

for i in range(len(array)):
     mask = (array[i] == 255)
     array[mask] = 0
     array[~mask] = 255

综上所述，在这种情况下，减法或异或都是可行的方法，尤其是当您就地执行操作时！

于 2013-04-09T12:11:01.837 回答
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要交换 0 和 255，如果数据类型是整数类型之一，您可以使用 XOR。

array ^= 255
于 2013-04-09T12:02:47.850 回答
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你可以简单地做：

arr_inverted = 255-arr

这会一一转换所有元素（255 为 0，0 为 255）。更一般地说，如果您只有两个值 a 和 b，则“反转”只需使用(a+b)-arr. 如果这两个值不是整数（如浮点数或复数），这也适用。

正如 Jaime 指出的那样，如果内存是一个问题，则subtract(255, arr, out=arr)交换arr就地的值。

如果您的数组中通常有整数，Janne Karila 的 XOR 就地解决方案具有比上面建议的差异就地解决方案更简洁的优势。它可以概括为arr ^= (a^b)，用于交换两个整数a和b。

两种方法的执行时间相似（使用 200×200×200 的uint8整数数组，通过 IPython）：

>>> arr = np.random.choice((0, 255), (200, 200, 200)).astype('uint8')
>>> %timeit np.bitwise_xor(255, arr, out=arr)
100 loops, best of 3: 7.65 ms per loop
>>> %timeit np.subtract(255, arr, out=arr)
100 loops, best of 3: 7.69 ms per loop

如果您的数组类型uint8为，arr_inverted = ~a则交换 0 和 255 需要相同的时间（~运算符反转所有位），并且不太通用，因此不值得（使用 200×200×200 数组进行测试）。

于 2013-04-09T12:13:28.650 回答
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“我首先尝试了 numpy.invert 方法，这并不完全符合我的预期。”

Numpy.invert 正是您所需要的。你能描述发生了什么吗？您是否使用无符号字节而不是有符号数据类型或整数进行存储？

Unsigned byte + numpy.invert 应该完全符合您的要求。

[您还应该看到使用无符号字节而不是更长或有符号数据类型的 numpy 性能更快]

于 2013-04-09T12:06:49.367 回答