使用数组进行Numpy索引

Question

我有两个数组[nx1]，分别存储x像素（样本）和y像素（行）坐标。我还有另一个数组[nxn]存储一张图片。我想做的是创建第三个数组，它存储图像数组在给定坐标处的像素值。我已经使用以下代码实现了这一点，但想知道是否有内置的numpy函数可以更高效地完成。

#Create an empty array to store the values from the image.
newarr = numpy.zeros(len(xsam))

#Iterate by index and pull the value from the image.  
#xsam and ylin are the line and sample numbers.

for x in range(len(newarr)):
    newarr[x] = image[ylin[x]][xsam[x]]

print newarr

一个随机生成器决定了xsam和ylin的长度以及在图像中行进的方向。因此，每次迭代都是完全不同的。

- Jzl5325

Answer 1

您可以使用高级索引：

In [1]: import numpy as np
In [2]: image = np.arange(16).reshape(4, 4)
In [3]: ylin = np.array([0, 3, 2, 2])
In [4]: xsam = np.array([2, 3, 0, 1])
In [5]: newarr = image[ylin, xsam]
In [6]: newarr
array([ 2, 15,  8,  9])

- jorgeca

Answer 2

如果image是一个numpy数组，ylin和xsam是一维的：

newarr = image[ylin, xsam]

如果ylin和xsam是二维数组，第二维的大小为1(例如ylin.shape == (n, 1))，那么请先将它们转换为一维形式：

newarr = image[ylin.reshape(-1), xsam.reshape(-1)]

- jfs

---

你不必解开 ylin 和 xsam。如果你不这样做，newarr 将保持与 ylin 或 xsam 相同的形状，这非常有用（当然，OP 的代码返回一个 1D 的 newarr，但是如果你想要那样的话，你可以在最后使用 .squeeze 压缩 newarr）。 - jorgeca