访问数组中的元素Python

这是我第一次处理多维数组，并且在访问元素时遇到问题。我试图获取图片的红色像素，但只是数组中的前8个元素。这里是代码访问数组中的元素Python

import Image 
import numpy as np 

im = Image.open("C:\Users\Jones\Pictures\1.jpg") 
pix = im.load() 

r, g, b = np.array(im).T 
print r[0:8]

来源

2013-02-17 Calvin Jones

我对此也不确定。会不会是r [0] [：8]？ – kufudo 2013-02-17 04:30:15

@kufudo：对于第一行中的前8个像素，是的。（'r [0，：8]'是一个稍微短一点的numpy特定语法）。 – nneonneo 2013-02-17 04:32:49

这两个解决方案的工作感谢家伙我不相信这是这么简单，至少我得到了正确答案的一半上帝保佑你 – 2013-02-17 04:36:33

由于您处理图像，r是一个二维数组。为了让图像中的第8个像素，尽量

r.flatten()[:8]

这将自动环绕如果第一行具有小于8个像素。

来源

2013-02-17 04:30:33 nneonneo

你好你能帮我第二部分请 – 2013-02-17 05:07:29

请发表一个新问题。 – nneonneo 2013-02-17 05:30:04

好的我添加了另一个问题喜欢你问 – 2013-02-17 05:43:00

你可以这样说：

r[0][:8]

但是请注意，如果第一行小于8个像素这是不行的。为了解决这个问题，这样做：

from itertools import chain 
r = list(chain.from_iterable(r)) 
r[:8]

或者（如果你不想import整个模块）：

r = [val for element in r for val in element] 
r[:8]

来源

2013-02-17 04:35:01 cyphar

好的非常感谢你的帮助很多上帝保佑你和你的家人 – 2013-02-17 04:43:08

抱歉再次打扰你，但有一些方法，我可以用8个整数替换多维数组中的前8个整数我创建的数组例如：array = [0,3,38,13,7,18,3,715]并替换多维数组中的整数以使多维数组看起来像[[50 43 39 ...] ，85 91 98] [40 34 32 ...，73 92 93] [40 34 25 ...，42 78 91] ...， [80 70 43 ...，40 84 83] [86 75 42 ...，42 90 85] [84 72 34 ...，31 80 88]] – 2013-02-17 04:58:27

做你想做的所有行吗？试试这个r[:,:8]

只想要第一行？试试这个r[0,:8]

来源

2013-02-17 04:39:59 auraham

嘿感谢您的帮助，请您帮我解决问题的第二部分 – 2013-02-17 05:11:10

编辑：关于什么DSM指出，OP是事实上使用numpy阵列。

我收回我的答案nneonneo是正确的

来源

2013-02-17 05:04:56 Shokodemon

OP虽然使用numpy'array'，但不是Python列表，而且'ndarray'具有许多功能该列表没有。 – DSM 2013-02-17 05:08:36

他确实是。在那种情况下，nneonneo的回答是确实如此。感谢您指出了这一点！ – Shokodemon 2013-02-17 05:14:10

请问您可以帮我解答我的问题的第二部分 – 2013-02-17 05:17:38

我认为这可能是更简单。此示例使用随机矩阵（这将是你r矩阵）：

In [7]: from pylab import *     # convention 

In [8]: r = randint(0,10,(10,10))   # this is your image 

In [9]: r 
array([[7, 9, 5, 5, 6, 8, 1, 4, 3, 4], 
     [5, 4, 4, 4, 2, 6, 2, 6, 4, 2], 
     [1, 4, 9, 9, 2, 6, 1, 9, 0, 6], 
     [5, 9, 0, 7, 9, 9, 5, 2, 0, 7], 
     [8, 3, 3, 9, 0, 0, 5, 9, 2, 2], 
     [5, 3, 7, 8, 8, 1, 6, 3, 2, 0], 
     [0, 2, 5, 7, 0, 1, 0, 2, 1, 2], 
     [4, 0, 4, 5, 9, 9, 3, 8, 3, 7], 
     [4, 6, 9, 9, 5, 9, 3, 0, 5, 1], 
     [6, 9, 9, 0, 3, 4, 9, 7, 9, 6]])

然后，先提取8列，并做一些

In [17]: r_8 = r[:,:8]    # extract columns 

In [18]: r_8 
Out[18]: 
array([[7, 9, 5, 5, 6, 8, 1, 4], 
     [5, 4, 4, 4, 2, 6, 2, 6], 
     [1, 4, 9, 9, 2, 6, 1, 9], 
     [5, 9, 0, 7, 9, 9, 5, 2], 
     [8, 3, 3, 9, 0, 0, 5, 9], 
     [5, 3, 7, 8, 8, 1, 6, 3], 
     [0, 2, 5, 7, 0, 1, 0, 2], 
     [4, 0, 4, 5, 9, 9, 3, 8], 
     [4, 6, 9, 9, 5, 9, 3, 0], 
     [6, 9, 9, 0, 3, 4, 9, 7]]) 

In [19]: r_8 = r_8 * 2    # do something 

In [20]: r_8 
Out[20]: 
array([[14, 18, 10, 10, 12, 16, 2, 8], 
     [10, 8, 8, 8, 4, 12, 4, 12], 
     [ 2, 8, 18, 18, 4, 12, 2, 18], 
     [10, 18, 0, 14, 18, 18, 10, 4], 
     [16, 6, 6, 18, 0, 0, 10, 18], 
     [10, 6, 14, 16, 16, 2, 12, 6], 
     [ 0, 4, 10, 14, 0, 2, 0, 4], 
     [ 8, 0, 8, 10, 18, 18, 6, 16], 
     [ 8, 12, 18, 18, 10, 18, 6, 0], 
     [12, 18, 18, 0, 6, 8, 18, 14]])

现在，这是诀窍。用hstack替换r中的前8列：

In [21]: r = hstack((r_8, r[:,8:]))    # it replaces the FISRT 8 columns, note the indexing notation 

In [22]: r 
Out[22]: 
array([[14, 18, 10, 10, 12, 16, 2, 8, 3, 4], # it does not touch the last 2 columns 
     [10, 8, 8, 8, 4, 12, 4, 12, 4, 2], 
     [ 2, 8, 18, 18, 4, 12, 2, 18, 0, 6], 
     [10, 18, 0, 14, 18, 18, 10, 4, 0, 7], 
     [16, 6, 6, 18, 0, 0, 10, 18, 2, 2], 
     [10, 6, 14, 16, 16, 2, 12, 6, 2, 0], 
     [ 0, 4, 10, 14, 0, 2, 0, 4, 1, 2], 
     [ 8, 0, 8, 10, 18, 18, 6, 16, 3, 7], 
     [ 8, 12, 18, 18, 10, 18, 6, 0, 5, 1], 
     [12, 18, 18, 0, 6, 8, 18, 14, 9, 6]])

来源

2013-02-17 05:28:37 auraham

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