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我正在尝试使用 NumPy 对循环迭代进行矢量化，但正在努力实现预期的结果。我有一个像素值数组，所以 3 维，比如 (512,512,3) 并且需要迭代每个 x,y 并使用第三维中的特定索引计算另一个值。此代码在标准循环中的示例如下：

for i in xrange(width):
    for j in xrange(height):
        temp = math.sqrt((scalar1-array[j,i,1])**2+(scalar2-array[j,i,2])**2)

我目前正在做的是这样的：

temp = np.sqrt((scalar1-array[:,:,1])**2+(scalar2-array[:,:,2])**2)

我从中得到的临时数组是所需的维度 (x,y)，但其中一些值与循环实现不同。如何消除循环以在 NumPy 中有效地计算此示例？

提前致谢！

编辑：

这是给我 temp 和 temp2 不同结果的代码，显然 temp2 只是一个单元格的计算

temp = np.sqrt((cb_key-fg_cbcr_array[:,:,1])**2+(cr_key-fg_cbcr_array[:,:,2])**2)
temp2 = np.sqrt((cb_key-fg_cbcr_array[500,500,1])**2+(cr_key-fg_cbcr_array[500,500,2])**2)
print temp[500, 500]
print temp2

上面的输出是

12.039

94.069123521

标量绝对被初始化，并且数组是从使用图像生成的

fg = PIL.Image.open('fg.jpg')
fg_cbcr = fg.convert("YCbCr")
fg_cbcr_array = np.array(fg_cbcr)

编辑2：

好的，所以我已将其归结为阵列的问题。不知道为什么，但它在使用 np.random.random 生成数组时有效，但在使用上述 PIL 从文件加载时无效。

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您的矢量化解决方案是正确的。

  • 在你的 for 循环temp中是一个标量值，它只取最后一个值
  • 使用np.sqrti 而不是math.sqrt矢量化输入
  • 您不应该将array其用作变量，因为它会影响np.array方法

我使用以下代码进行了检查，它可能会为您提供一些关于错误可能在哪里的提示：

import numpy as np

width = 512
height = 512
scalar1 = 1
scalar2 = 2

a = np.random.random((height, width, 3))
tmp = np.zeros((height, width))
for i in xrange(width):
    for j in xrange(height):
        tmp[j,i] = np.sqrt((scalar1-a[j,i,1])**2+(scalar2-a[j,i,2])**2)

tmp2 = np.sqrt((scalar1-a[:,:,1])**2+(scalar2-a[:,:,2])**2)

np.allclose(tmp, tmp2)
于 2013-11-07T14:19:12.920 回答