Python Numpy中的映射

给定一个3d numpy数组，我想提取数字的2个最低有效位：

例如，让

img = [[[30, 31, 32],
    [33, 34, 35],
    [36, 37, 38],
    [39, 40, 41],
    [42, 43, 44]],

   [[45, 46, 47],
    [48, 49, 50],
    [51, 52, 53],
    [54, 55, 56],
    [57, 58, 59]]]

其中每个像素[30,31,32]或[33,34,35]。。。以此类推，分别表示R、G、B值

我想提取2个最低有效位，并将这些数字连接起来以创建一个6位数字

对于（[30,31,32]），两个LSB分别为10,11和00。 然后将其连接在一起，形成101100，十进制为44。目标是为给定数组中的每个“像素”创建一个数字列表

---

我想对数组中的每个“像素”使用numpy操作，而不使用for循环

该位屏蔽了较低的两位，然后将每个三元组移位，然后求和：

img = [[[30, 31, 32],
    [33, 34, 35],
    [36, 37, 38],
    [39, 40, 41],
    [42, 43, 44]],

   [[45, 46, 47],
    [48, 49, 50],
    [51, 52, 53],
    [54, 55, 56],
    [57, 58, 59]]]

import numpy as np

print ((np.array(img) & 0b11) << np.array([4,2,0])).sum(axis=2)

---

我相信它可以做得更好，但这确实得到了要求的结果。

此位屏蔽了较低的两位，然后将每个三元组移位，然后求和：

img = [[[30, 31, 32],
    [33, 34, 35],
    [36, 37, 38],
    [39, 40, 41],
    [42, 43, 44]],

   [[45, 46, 47],
    [48, 49, 50],
    [51, 52, 53],
    [54, 55, 56],
    [57, 58, 59]]]

import numpy as np

print ((np.array(img) & 0b11) << np.array([4,2,0])).sum(axis=2)

---

我相信它可以做得更好，但这确实得到了要求的结果。

为什么没有for循环？有没有试过？@0xc0de:for在NumPy数组上循环比使用其他方法要慢得多。我同意。我想这是一个编程练习，如果OP也能考虑一下，那为什么没有for循环呢？有没有试过？@0xc0de:for在NumPy数组上循环比使用其他方法要慢得多。我同意。我想这是一些编程练习，如果OP也考虑一下的话，我会得到

ValueError:“axis”条目超出了范围。。。。另外，我还必须修正一个打字错误。是的，它与
print（（np.array（img）和0b11）一起工作。实际上我的坏，我有
来自未来的导入打印功能默认情况下可以生成
np.array（[4,2,0]）
通过
np.arange（3）[：-1]*2
。或者
np arange（5）[：-2]
。我得到了
ValueError:“axis”条目超出了范围。
我还必须修正一个打字错误。是的，它可以使用
print（（（np.array（img）和0b11）实际上我的错误，我有
来自未来的导入打印功能默认情况下，
可以通过
np.arange（3）[：-1]生成
np.array（[4,2,0]）
*2
或
np.arange（5）[：：-2]
。