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我目前正在实现一些我在 github 上看到的代码。

（https://gist.github.com/karpathy/a4166c7fe253700972fcbc77e4ea32c5）

这里的兴趣点如下：

def prepro(I):
   """ prepro 210x160x3 uint8 frame into 6400 (80x80) 1D 
   float vector """
   I = I[35:195] # crop
   I = I[::2,::2,0] # downsample by factor of 2
   I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
   I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
   I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set to 1
   return I.astype(np.float).ravel()

作者在这里对图像进行预处理，以训练神经网络。我感到困惑的部分是：

I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set

我认为作者希望将列表中所有值为 144（109，而不是 0）的元素设置为特定值。但如果我是正确的，布尔值在 python 中只代表 0 或 1。因此，将列表与整数进行比较总是会导致 False，因此为 0。

这使得I[I==x] <=> I[0] : x is integer为​​什么还要费心去做呢？

我在这里想念什么？

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NumPy 数组有点不同；它们的使用类似于 MATLAB 中的使用。

I == 144生成一个与 具有相同维度的逻辑数组I，其中所有位置都是144，所有其他位置。Itruefalse

（其他表达式也一样。）

使用这样的逻辑数组进行索引意味着索引所在的所有位置都true将受到赋值的影响。

于 2019-12-12T11:14:25.543 回答