python数组处理：如何逐像素生成新值

我的问题是python中的数组操作。我想做的是用python分析一个多波段光栅，并根据结果输出另一个光栅。 真实案例示例：我有一个具有3个波段的光栅，我想看看同一像素的不同波段值是按递增顺序还是递减顺序（从波段1到波段3）。如果值的顺序是递增的，则新的值（例如“1”）将分配给新输出光栅中的特定像素（也可以是同一光栅中的新波段）。如果值按降序排列，则将分配值“2”。我已经定义了函数并读取了数组值，但我一直在为每个像素递归地构建列表，并为新光栅分配新值

我将发布到目前为止的代码：

import arcpy
import numpy as np

arcpy.env.workspace = r"\\workspace"

def decrease(A):
    return all(A[i] >= A[i+1] for i in range(len(A)-1)) # function to check if a list has decreasing values
def increase(A):
    return all(A[i] <= A[i+1] for i in range(len(A)-1))  # function to check if a list has increasing values
def no0(A,val):
    return[value for value in A if value !=val]   # function to check if a list has 0 values, and if so, strip them

myArray = arcpy.RasterToNumpyArray(r"raster_3bands.img")  # my 3 bands raster

print myArray.shape  # to see how many dimensions the array has
for z in range(3): # where z is the number of bands, in my case 3
    for y in range(6): #the number of columns, i.e. the vertical axis, in my case 6
        for x in range(6): #the number of rows,i.e. the horizontal axis, in my case 6.
            a = myArray[z,y,x] # get all the values for the 3 bands
            print "The value for axes:  ", z,y,x, " is: ",a

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首先要考虑的是代码的结构。在使用numpy时（尤其是在这种情况下），很少需要应用循环。可以简单地沿轴应用矢量化操作

在这种情况下，您可以使用阵列广播来查找哪些像素集在增加和减少

increasing_pixels = (myArray[0] <= myArray[1]) * (myArray[1] <= myArray[2])

这些阵列可以用作光栅的遮罩，允许您识别要更改值的像素。下面是基于原始三个波段中像素值的增加或减少创建新波段的示例

new_band = np.zeros_like(myArray[0])

new_band[increasing_pixels==True] = 1
new_band[decreasing_pixels==True] = 2

编辑：

对于任意数量的频带，上述比较可替换为：

increasing_pixels = np.product([(myArray[i] <= myArray[i+1]) for i in range(nbands-1)],axis=0)
decreasing_pixels = np.product([(myArray[i] >= myArray[i+1]) for i in range(nbands-1)],axis=0)

增加像素=np.product（[（myArray[i]=myArray[i+1]），用于范围内的i（nbands-1）]，轴=0）

Hi Bogdan，欢迎来到SO！非常感谢您的回答，这是一个更好的方法！还有一个问题：如果一个光栅有更多的波段，而不仅仅是三个波段，我如何循环n个波段来计算增加的像素？我试图将myArray集成到我的increase（）函数中，但出现了错误…再次非常感谢。然而，我通过用

增加像素=np.product（[（myArray[I]=并很抱歉再次返回，但我错过了一些内容。在这种方法中，是否可以跳过0值？我的意思是，如果band1==1、band2==0和band3==3，我仍然希望增加_像素的值为真。您可以将循环版本中的表达式更改为读取
增加_像素=np.product（[（（myArray[I]
decreasing_pixels = (myArray[0] >= myArray[1]) * (myArray[1] >= myArray[2])

new_band = np.zeros_like(myArray[0])

new_band[increasing_pixels==True] = 1
new_band[decreasing_pixels==True] = 2

increasing_pixels = np.product([(myArray[i] <= myArray[i+1]) for i in range(nbands-1)],axis=0)
decreasing_pixels = np.product([(myArray[i] >= myArray[i+1]) for i in range(nbands-1)],axis=0)