在Python 3中向数组添加坐标

所以我有图像数据，我正在迭代，为了找到像素，其中有有用的数据，我需要根据条件语句找到这些坐标，然后将它们放入数组或数据帧中。到目前为止，我掌握的代码是：

pix_coor = np.empty((0,2))

for (x,y), value in np.ndenumerate(data_int):
  if value >= sigma3:
    pix_coor.append([x,y])

其中数据只是一个图像数组（129129）。所有的像素值都大于sigma3是有用的，其他的我不需要

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创建一个空数组很好，但是当我附加这个数组时，它似乎不起作用，我需要得到一个数组，该数组有两列x和y值作为有用的像素。有什么想法吗？

在numpy中，array.append不是就地操作，而是将整个数组复制到新分配的内存中（大到足以容纳新值），并返回新数组。因此，应将其用作：

  new_arr = arr.append(values)

显然，这不是一种逐个添加元素的有效方法

对此，您可能应该使用常规的python列表

或者，使用所有值预先分配numpy数组，然后调整其大小：

 pix_coor = np.empty((data_int.size, 2), int)
 c = 0
 for (x, y), value in np.ndenumerate(data_int):
     if value >= sigma3:
         pix_coor[c] = (x, y)
         c += 1
 numpy.resize(pix_coor, (c, 2))

请注意，我使用了np.empty（（data_int.size，2），int），因为您的坐标是整数，而numpy默认为浮点。

您可以简单地用于向量化解决方案-

pix_coor = np.argwhere(data_int >= sigma3)