遍历多维数组

Question

我有一个3D numpy数组需要遍历。如果很重要的话，这是一种.nii文件类型（用于存储MRI脑数据的文件），我使用nipy模块加载这些图像，然后可以将其处理为numpy数组来进行图像处理。我想取出并遍历体素，并仅包括值小于2的体素。以下是我的尝试：

import nipy

import numpy   

img = nipy.load_image('image.nii.gz')

img_manip = img.get_data()

result = numpy.zeros(shape = img_manip.shape, dtype = img_manip.dtype) 

for matrix in img_manip:

    for row in matrix:

        for item in row:

            if item < 2:

                result += img_manip

这似乎可以工作，但速度极慢，现在仍在运行。我想知道这种方法是否正确？我应该使用np.empty吗？我不确定，因为我对python还很陌生。

编辑：顺便提一下，img_manip的形状大约是(368, 170, 32)，数据类型为float64。

（抱歉我不知道如何使代码看起来"pythonic"！）

- faskiat

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дҪ зҡ„д»Јз Ғжү§иЎҢдәҶзұ»дјјдәҺresult = (img_manip < 2).sum() * img_manipиҝҷж ·зҡ„ж“ҚдҪңпјҢдёҺimg_manip[img_manip > 2] = 0дёҚеҗҢгҖӮ - jfs

Answer 1

我再次找到了解决问题的方法！哈哈，好吧，它可能不是完美的，但它能够完成任务。如果有更优雅的方法，请分享！顺便说一句，这不是我的解决方案，实际上我向nipy邮件列表提出了问题，他们很乐意帮助我。总之，他们建议我利用numpy的索引系统。所以你可以这样说：

img_manip[img_manip > 2] = 0
result = 15000 * img_manip #This is optional, just makes it into a nicer range for my purposes

现在对于那些感兴趣的人来说，如果你想回到.nii格式，你可以使用nifti包，详见这里，然后你只需执行以下操作：

new_img = nifti.NiftiImage(result)

请保存你的输出结果！

编辑：你也可以使用nibabel（并且你可能应该使用它，因为它得到了支持/进一步开发），方法如下：

new_img = nib.NiftiImage(result)

- faskiat

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你好Norman，我喜欢你的问题。我刚开始处理MR数据。现在我正在迭代一个DICOM文件，其中有15000个片段，实际上是43个实际片段的不同维度。我能问一下你使用什么软件以及为什么使用nifti吗？到目前为止，我只使用了具有pydicom模块的ptyhon。我也可能会看看nipy。 - Leo

嗨Leo。我使用nifti，因为FSL的输出是nifti格式的。我使用Amira、itksnap和FSLview进行可视化。我个人还没有尝试过Dicom图像，不过nibabel和pydicom可以搭配使用。如果你想让我尝试一个任务，我会非常乐意！哦，我一直在研究另一个很酷的软件叫做Slicer，它也可以很好地与Python集成。 - faskiat

啊，我也会导入nibabel！Slicer听起来也很方便。我还在熟悉处理如此大型数据集的各个方面。我不会进行3D重建，所以我可能不会使用FSL。我刚刚在我的系统上安装了NeuroDebian，因为我们的管理员还在忙着给我获取MatLab密钥，但我对此（以及Python）感到非常兴奋。如果您想交流想法或经验，请随时给我发电子邮件！我已在我的个人资料中填写了我的电子邮件地址，因此应该是可见的。 - Leo

Answer 2

以下是使用 nibabel 和 numpy 可能解决原问题的方法：

import nibabel as nib
import numpy as np
img = nib.load('image.nii.gz')
data = nib.get_data()
data[data>2] = np.nan  # If you really don't want to look at these...
nib.Nifti1Image(data, img.get_affine()).to_filename('new_image.nii.gz')

- arokem