python-NumPy中的Fancier Fancy Indexing吗？

内容导读

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内容图文

我正在使用带有NumPy的查找表(LUT)实现颜色插值.一方面,我正在使用RGB值的4个最高有效位从17x17x17x4 LUT中选择相应的CMYK值.现在看起来像这样：

import numpy as np
rgb = np.random.randint(16, size=(3, 1000, 1000))
lut = np.random.randint(256, size=(17, 17, 17, 4))
cmyk = lut[rgb[0], rgb[1], rgb[2]]

这是第一个问题……没有更好的方法吗？可以自然地告诉NumPy,lut的索引沿rgb的轴0存储,而不必实际写出.那么在NumPy中是否有类似cmyk = lut.fancier_take(rgb,axis = 0)的东西？

此外,我还剩下一个形状数组(1000、1000、4),为了与输入保持一致,我需要使用几个交换轴将其旋转：

cmyk = cmyk.swapaxes(2, 1).swapaxes(1, 0).copy()

而且我还需要添加copy语句,因为如果不这样做,结果数组在内存中就不会连续,这会在以后带来麻烦.

现在,我倾向于在花式索引之前旋转LUT,然后按照以下方式进行操作：

swapped_lut = lut.swapaxes(2, 1).swapaxes(1, 0)
cmyk = swapped_lut[np.arange(4), rgb[0], rgb[1], rgb[2]]

但是同样,这似乎并不正确……必须有一种更优雅的方式来做到这一点,对吧？像cmyk = lut.even_fancier_take(rgb,in_axis = 0,out_axis = 0)…

解决方法:

如果交换lut,则需要执行以下操作,np.arange(4)将不起作用：

swapped_lut = np.rollaxis(lut, -1)
cmyk = swapped_lut[:, rgb[0], rgb[1], rgb[2]].copy()

或者您可以更换

cmyk = lut[rgb[0], rgb[1], rgb[2]]
cmyk = cmyk.swapaxes(2, 1).swapaxes(1, 0).copy()

与：

cmyk = lut[tuple(rgb)]
cmyk = np.rollaxis(cmyk, -1).copy()

但是要一步一步地完成所有工作,…也许：

rng = np.arange(4).reshape(4, 1, 1)
cmyk = lut[rgb[0], rgb[1], rgb[2], rng]

根本不是很可读吗？

看看这个问题的答案Numpy multi-dimensional array indexing swaps axis order.它很好地解释了numpy如何广播多个数组以获取输出大小.在这里,您要创建到lut的索引,该索引广播到(4,1000,1000).希望这是有道理的.

内容总结

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