python – 通过numpy数组优化迭代

内容导读

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内容图文

我在Python中交换多维numpy数组的值.但代码太慢了.另一个帖子说：

Typically, you avoid iterating through them directly. … there’s a good chance that it’s easy to vectorize.

那么,您知道一种优化以下代码的方法吗？

import PIL.Image
import numpy

pil_image = PIL.Image.open('Image.jpg').convert('RGB')
cv_image = numpy.array(pil_image)
# Convert RGB to BGR
for y in range(len(cv_image)):
    for x in range(len(cv_image[y])):
        (cv_image[y][x][0], cv_image[y][x][2]) = (cv_image[y][x][2],
            cv_image[y][x][0])

对于509×359的图像,这最后超过一秒,这太过分了.它应该立即执行它的任务.

解决方法:

这个单一操作如何沿最后一个轴反转矩阵？

cv_image = cv_image[:,:,::-1]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 通过numpy数组优化迭代全部内容，希望文章能够帮你解决python – 通过numpy数组优化迭代所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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