Python 创建灵活数据类型的新numpy数组标量

我的问题有一个有效的解决方案，但当我尝试不同的事情时，我惊讶地发现没有更好的解决方案。这一切归结为创建一个灵活的数据类型值，用于比较和插入数组

我有一个RGB 24位图像（每个R、G和B都有8位）图像阵列。事实证明，对于某些操作，最好将其用作HxWx3的3D数组，其他情况下，最好将其用作具有数据类型（[（（'R'，uint8），（'G'，uint8），（'B'，uint8）]的结构化数组。一个例子是，尝试重新标记图像颜色，以便为每个唯一的颜色指定不同的值。我使用以下代码执行此操作：

# Given im as an array of HxWx3, dtype=uint8
from numpy import dtype, uint8, unique, insert, searchsorted
rgb_dtype = dtype([('R',uint8),('G',uint8),('B',uint8)]))
im = im.view(dtype=rgb_dtype).squeeze() # need squeeze to remove the third dim
values = unique(im)
if tuple(values[0]) != (0, 0, 0):
    values = insert(values, 0, 0) # value 0 needs to always be (0, 0, 0)
labels = searchsorted(values, im)

这工作得很好，但是我试图使

if

语句看起来更好，只是找不到方法。让我们先来看看比较：

>>> values[0]
(0, 0, 0)
>>> values[0] == 0
False
>>> values[0] == (0, 0, 0)
False
>>> values[0] == array([0, 0, 0])
False
>>> values[0] == array([uint8(0), uint8(0), uint8(0)]).view(dtype=rgb_dtype)[0]
True
>>> values[0] == zeros((), dtype=rgb_dtype)
True

但是，如果你想要（0，0，0）或（1，1，1）之外的东西，以及看起来不可笑的东西呢？似乎应该有一种更简单的方法来构造它，比如

rgb\u dtype.create（（0,0,0））

接下来使用insert语句，您需要为

（0，0，0）

插入0。对于其他值，这实际上不起作用，例如插入

（1,2,3）

实际上插入

（1,1,1）、（2,2）、（3,3,3）

那么最后，有没有更好的方法呢？谢谢

我可以让

insert（）

为您的案例工作（注意，它不是

0

，而是

[0]

）：

给予（例如）：

关于执行

的另一种方法，如果

，您可以执行以下操作：

str(values[0]) == str((0,0,0))

或者，或许更为稳健：

eval(str(values[0])) == eval(str(0,0,0))

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奇怪的是，今天的insert（值，0，（1,2,3））也可以正常工作。我试图重现失败…看起来insert（值，0，（1,2,3））适用于NumPy v1.7.0及更早版本，但从NumPy v1.7.1开始，您需要按照此处建议执行[0]。从NumPy v1.8.0文档开始，提到了这个新特性（v1.8.0中提到了新特性，但我可以看到它实际上是在v1.7.1中引入的），并且他们特别说明了0和[0]之间的区别。谢谢对于比较部分，我使用tuple（值[0]）==（0,0,0）。谢谢你的建议！

str(values[0]) == str((0,0,0))

eval(str(values[0])) == eval(str(0,0,0))