在Python和Matlab中减去3D numpy数组

Question

我有两个3D numpy数组，想要找出它们之间的差异。

>>>A.dtype
dtype('uint32')
>>>B.dtype
dtype('uint32')
>>>A.shape
(86, 50, 108)
>>>B.shape
(86, 50, 108)    
>>>A.min()
0
>>>B.min()
0
>>>A.max()
89478487
>>>B.max()
89115767

现在，如果我们执行 A - B。

>>> diff = abs( A-B );
>>> diff.min()
0
>>> diff.max()
4294967292

考虑到两个矩阵的min和max值，我们不能将4294967292作为差值矩阵的最大值。我还在Matlab中进行了类似的操作，差值diff和最大值diff.max()是一致的。那么A-B操作到底是什么呢？我的理解是，对数组进行加、减、乘、除操作的默认行为是逐元素操作，但这里发生了一些有趣的事情。

- Manolete

Answer 1

您正在使用无符号32位整数，因此出现了溢出问题。

>>> numpy.uint32(0) - numpy.uint32(1)
4294967295

尝试将你的数组类型更改为int…

>>> A = numpy.array([0,1,2],'uint32')
>>> B = numpy.array([1,2,3],'uint32')
>>> A-B
array([4294967295, 4294967295, 4294967295], dtype=uint32)
>>> A = A.astype(int)
>>> B = B.astype(int)
>>> A-B
array([-1, -1, -1])

- Charles

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@_Charles 有没有什么方法可以避免这种情况？ - Manolete

你可以使用普通的“int”，A = A.astype(int)，B = B.astype(int)，A-B 应该可以工作。 - Charles

Answer 2

从无符号整数中减去另一个无符号整数有点问题（除非您确定结果一定是正数）。那么，为什么不使用有符号整数呢？

diff = abs( A.astype('int32') - B.astype('int32') )

然而，即使进行这种转换也不会像Matlab中一样产生结果: 因为对于无符号整型，Matlab将结果截断为零。例如（Matlab）：

>> uint32(4)-uint32(5)

ans =

0

与Python不同的是，结果不是4294967295。
因此，如果您想模仿Matlab的行为，您需要剪辑结果。

 >>> A = numpy.array([ 1,2,3], dtype='uint32')
 >>> B = numpy.array([2,2,2], dtype='uint32')
 >>> numpy.clip( A.astype(int) - B.astype(int), 0, numpy.iinfo(int).max )
 array([0, 0, 1])

- Shai