Python NumPy中多维数组的非元素比较

这可能是一个很小的问题，但我找不到一个不涉及大量

for

-循环的解决方案

我有一个多维数组（一个图像，所以

（h，w，3）

），我想找到具有一些rgb值的元素的索引

使用

=

操作符或

np。其中

函数执行元素操作，因此如果我的rgb元组是

（0,0255）

，我将其与

（0,0,0）

进行比较，它将导致

（真、真、假）

，而整体颜色不一样，我想要的只是

假

。换句话说，我正在寻找一个比较元组而不是单个值的操作符

显然，使用double for循环和

.all（）

运算符可以轻松实现这一点，例如：

for i in range(xx.shape[0]):
    for j in range(xx.shape[1]):
        (xx[i,j,:] == (5,5,5)).all()

或者在循环内部：

np.array_equals(xx[i,j], (5,5,5))

---

但是我在寻找一个单行，在

xx==（5,5,5）

的行中，但是第三个轴是全局匹配的，而不是元素匹配的。

您可以按元素比较它们，然后沿第三个轴使用：

(xx == (5, 5, 5)).all(axis=2)

要获取可用于此目的的索引，请执行以下操作：

np.where((xx == (5, 5, 5)).all(axis=2))

例如：

>>> xx = np.array([[[1, 2, 3], [5, 5, 5]],
...                [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
>>> (xx == (5, 5, 5)).all(axis=2)
array([[False,  True],
       [False, False]], dtype=bool)

>>> np.where((xx == (5, 5, 5)).all(axis=2))
(array([0], dtype=int64), array([1], dtype=int64))

如果您不喜欢使用

all

并以这种方式进行广播，您还可以显式比较这些值：

>>> (xx[..., 0] == 5) & (xx[..., 1] == 5) & (xx[..., 2] == 5)
array([[False,  True],
       [False, False]], dtype=bool)

---

您可以按元素进行比较，然后沿第三个轴使用：

(xx == (5, 5, 5)).all(axis=2)

要获取可用于此目的的索引，请执行以下操作：

np.where((xx == (5, 5, 5)).all(axis=2))

例如：

>>> xx = np.array([[[1, 2, 3], [5, 5, 5]],
...                [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
>>> (xx == (5, 5, 5)).all(axis=2)
array([[False,  True],
       [False, False]], dtype=bool)

>>> np.where((xx == (5, 5, 5)).all(axis=2))
(array([0], dtype=int64), array([1], dtype=int64))

如果您不喜欢使用

all

并以这种方式进行广播，您还可以显式比较这些值：

>>> (xx[..., 0] == 5) & (xx[..., 1] == 5) & (xx[..., 2] == 5)
array([[False,  True],
       [False, False]], dtype=bool)

那么

（xx==（5,5,5））。所有使用
广播的（-1）
？如何使用
（xx==（5,5,5））。所有使用
广播的（-1）
？