在 Python 3 中向数组添加坐标答案

【问题标题】：Adding coordinates to an array in Python 3在 Python 3 中向数组添加坐标
【发布时间】：2017-05-06 17:27:58
【问题描述】：

所以我有图像数据，我正在迭代以找到其中包含有用数据的像素，然后我需要根据条件语句找到这些坐标，然后将它们放入数组或 DataFrame 中。我到目前为止的代码是：

pix_coor = np.empty((0,2))

for (x,y), value in np.ndenumerate(data_int):
  if value >= sigma3:
    pix_coor.append([x,y])

其中 data 只是一个图像数组 (129,129)。所有值大于 sigma3 的像素都是有用的，其他的我不需要。

创建一个空数组可以正常工作，但是当我附加它时它似乎不起作用，我需要最终得到一个数组，其中包含两列 x 和 y 值的有用像素。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy dataframe

【解决方案1】：

在 numpy 中，array.append 不是就地操作，而是将整个数组复制到新分配的内存中（大到足以容纳新值），并返回新数组。因此应该这样使用：

  new_arr = arr.append(values)

显然，这不是一种逐个添加元素的有效方式。

你应该为此使用一个常规的 python 列表。

或者，使用所有值预先分配 numpy 数组，然后调整它的大小：

 pix_coor = np.empty((data_int.size, 2), int)
 c = 0
 for (x, y), value in np.ndenumerate(data_int):
     if value >= sigma3:
         pix_coor[c] = (x, y)
         c += 1
 numpy.resize(pix_coor, (c, 2))

请注意，我使用了np.empty((data_int.size, 2), int)，因为您的坐标是整数，而 numpy 默认为浮点数。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以简单地将np.argwhere 用于矢量化解决方案 -

pix_coor = np.argwhere(data_int >= sigma3)

【讨论】：