Python 优化numpy阵列中的元素修改操作

因此，我的代码执行一种非常基本的图像处理形式，并将字符串存储到图像中

它主要通过将图像转换成一个numpy数组（x*y*3），然后首先使每个数字元素为奇数来实现

因此，阵列现在类似于：

现在，我要做的是将要存储的文本转换为二进制数据，并根据需要修改数组中的任意多个元素，使其具有奇偶校验以表示零，偶数表示1

现在我用一个简单的程序把它读回

代码如下所示：

from PIL import Image
import numpy as np
import time
#if the value of pixel is:
#Odd = 0 , even = 1
#We make every element odd

img = Image.open('Desktop/test.jpg')

arr = np.array(img)
x,y,z  = np.shape(arr)
count = 0
initial = time.time()

#This nested loop makes every element odd but is very slow and in need to be optimized
for i in range(x):
    for j in range(y):
        count += 1
        k = arr[i][j]
        arr[i][j][0] =  k[0] + int(not(k[0]%2)) # adds 1 if k[i] is odd else 0
        arr[i][j][1] =  k[1] + int(not(k[1]%2))
        arr[i][j][2] =  k[2] + int(not(k[2]%2))

print("Time delta: %f"%(time.time() - initial ))
print("The amount of data you can store in this image is: %d kiBs"%((count*3)/1024))
#every element of this image is odd now

z = input("Enter the string:")

long_array = []
for i in z:
    long_array += list(map(int,list(format(ord(i), '#010b')[2:])))


#everything is in binary now

counter = 0
try:
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            k = arr[i][j]

            arr[i][j][0] = k[0] if not(long_array[counter]) else k[0]+1
            counter += 1

            arr[i][j][1] = k[1] if not(long_array[counter]) else k[1]+1
            counter += 1

            arr[i][j][2] = k[2] if not(long_array[counter]) else k[2]+1
            counter += 1
except IndexError:
    print("Done")
except:
    print("An unidentified error occured!")

image = Image.fromarray(arr)

image.show()

image.save("secret.png")

我的问题是我无法优化代码的上循环，因为它需要16秒才能完成（使用800x600x3图片矩阵）。此外，与上面的循环相比，我的代码的下循环速度非常快

那么，有没有一种方法可以使用numpy魔术优化我的上循环？
您可以使用。将所有像素设为奇数可以在一行中完成：

arr |= 1

嵌入您的位字符串：

arr.ravel()[:len(long_array)] += np.array(long_array, arr.dtype)

顺便说一句，由于溢出，添加一个会造成明显的像素变化。例如，明亮的红色（255，1，1）将变为黑色（0，2，2）。你可以通过减去一来避免这种情况。
太棒了！！非常感谢，你能不能给我一些链接来解释（如果可能的话）你对arr所做的使它们变得奇怪的魔力。@UbdusSamad添加了一个到文档的链接。一定要看例子；他们被很好地解释了。