从Map字典中替换2D numpy数组维度中的值

g6baxovj 于 2023-01-26 发布在其他

关注(0)|答案(3)|浏览(126)

我需要用字典中的值来替换列表中所有列表中某个索引的值，字典中的值Map到列表的另一个索引，或者，如果每个列表（在一个更大的列表中）的第一个索引值等于字典中的一个键，那么列表中第二个索引的值就变成了字典中的值。

For ex: L = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
        D = {'1':50, '4':10, '7':20} ##if first index is any of these keys, then the second index becomes the value
        New List = [[1,50,3],[4,10,6],[7,20,9]]

这是因为我有一个HSV值的图像，需要根据曲线替换每个像素的饱和度值，曲线描述了每种颜色（色调）的饱和度，就像after effects中的色调与饱和度曲线。
曲线描述了每个色调值的饱和度值，我需要迭代所有像素，并根据它们的色调值，从字典中更改饱和度，希望这能解释清楚。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75209834/replace-values-in-a-dimension-of-a-2d-numpy-array-from-a-map-dictionary

3条答案

按热度按时间

lp0sw83n1#

如果数字都是自然数，而且范围不是很大，那么做一个Map数组，通过索引生成结果可能是最快的：

>>> L
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> mapping = np.zeros(L[:, 0].max() + 1, int)
>>> mapping[np.fromiter(D, int)] = list(D.values())
>>> mapping
array([ 0, 50,  0,  0, 10,  0,  0, 20])
>>> L[:, 1] = mapping[L[:, 0]]
>>> L
array([[ 1, 50,  3],
       [ 4, 10,  6],
       [ 7, 20,  9]])

赞(0）回复(0）举报 2023-01-26

chy5wohz2#

用途

for sub in L:
    sub[1] = D.get(str(sub[0]), 0)

如果字典没有List值，则使用默认值0。
生产

[[1, 50, 3], [4, 10, 6], [7, 20, 9]]

赞(0）回复(0）举报 2023-01-26

8fsztsew3#

是的，可以按以下步骤进行：

L = np.array([[1,2,3],[6,4,5],[7,8,9], [10,11,12]])
D = {'1':50, '4':10, '7':20, '8':30, '10':45}
keys = np.array(list(D.keys()), dtype=int)
vals = np.array(list(D.values()), dtype=int)

srt = L.ravel().argsort()

ind = np.searchsorted(L.ravel(),keys, sorter=srt)

r =L.ravel()
r[srt[ind]+1]= vals
print(r.reshape(L.shape))

输出：

[[1 50  3]
 [ 6  4 10]
 [ 7 20 30]
 [10 45 12]]

赞(0）回复(0）举报 2023-01-26

我来回答

从Map字典中替换2D numpy数组维度中的值

3条答案

相关问题

热门标签

最新问答