Python 二维数组中大于0的值的最快搜索

这是我的密码：

    if frame is not None: self.x, self.y = np.where(frame > 0)

基本上，它的搜索值大于0，但它需要花费很长时间，我需要它每秒至少为数组480x640执行10次。如果它有帮助的话，它总是只有这几点。我正在给我的全班同学发邮件，也许有人会改进我的邮件：（这是编辑后的邮件）

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理想情况下，函数np.where（）应该在第一个结果时停止，然后从末尾开始执行相同的操作

您是否尝试过使用where函数

它将返回一个索引，该索引包含满足条件的点的x，y坐标。例：

import numpy as np

#being A  your NxM array

index = np.where(A > o)

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是的，我马上就到了，谢谢你；It’很接近，但我想我需要一些更快的东西。你是对同一帧每秒计算几次，还是对不同的帧？我询问是为了确定缓存的位置。如果不缓存，如果我只运行min/max值，而不是将所有内容都放在列表中，然后调用min/max，则速度几乎是两倍（对于我使用timeit），这是为了检查从live feed中为移动对象绘制矩形的位置，因此对于不同的帧，我现在有可用的代码，但问题是要做得更快，编辑后检查您的代码对我来说似乎不完整-该类在哪里被实例化或使用？从任何相机或模拟中读取的帧在哪里？如果你不回答问题，没有人可以帮助你。。。

import numpy as np

#being A  your NxM array

index = np.where(A > o)