我想迭代图像并将限制性 (x,y) 像素与点 (300,600) 之间的计算距离保存在 numpy 数组 np_dist 中。目前，所有 dist 值的结果都保存在数组的一个元素中。如何填充每个元素存储一个值的数组？dist_arr = np.empty((width, height))for x in range(0, width): for y in range(0, height): pixel = (x, y) dist = math.sqrt((300 - pixel[0])**2 + (600 - pixel[1])**2) dist_arr[pixel[0], pixel[1]] = dist
2 回答
Cats萌萌
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你的循环没有什么：
In [26]: width, height = 4,4
...: dist_arr = np.empty((width, height))
...: for x in range(0, width):
...: for y in range(0, height):
...: dist = math.sqrt((300 - x)**2 + (600 - y)**2)
...: dist_arr[x, y] = dist
...:
In [27]: dist_arr
Out[27]:
array([[670.82039325, 669.92611533, 669.03213675, 668.1384587 ],
[670.37377634, 669.47890183, 668.58432527, 667.69004785],
[669.92835438, 669.03288409, 668.13771036, 667.24283436],
[669.48412976, 668.58806451, 667.6922944 , 666.79682063]])
有一些方法可以更快地做到这一点，但它们确实有效。
与整个数组numpy计算相同的值：
In [28]: np.sqrt((300-np.arange(4)[:,None])**2 + (600 - np.arange(4))**2)
Out[28]:
array([[670.82039325, 669.92611533, 669.03213675, 668.1384587 ],
[670.37377634, 669.47890183, 668.58432527, 667.69004785],
[669.92835438, 669.03288409, 668.13771036, 667.24283436],
[669.48412976, 668.58806451, 667.6922944 , 666.79682063]])
牧羊人nacy
TA贡献1862条经验 获得超7个赞
尝试np.indices + np.hypot
x, y = np.indices((width, height)) np_dist = np.hypot(x - 300, y - 600) # or np.hypot(300 - x, 600 - y)
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