快速着色基于另一个数组的索引图像的方法

Question

我有一个包含多个区域的索引图像bins 。 0是背景，其他正值是区域。

我想基于另一个数组为每个区域填写值，例如：

bins = # image of shape (height, width), type int
ids = np.array([1, 5, ... ]) # region ids
values = np.array([0.1, ...]) # Values for each region, same shape as ids
img = np.empty(bins.shape, 'float32')
img[:] = np.nan
for i, val in zip(ids, values):
    img[bins == i + 1] = val

但是这个循环在python中超级慢。 有没有办法以一种很好的numpy方式编写它？

提前致谢！

Answer 1

这是一种方法-

out = np.take(values, np.searchsorted(ids, bins-1))
out.ravel()[~np.in1d(bins,ids+1)] = np.nan

请注意，这假定要对ids进行排序。 如果不是这种情况，我们需要使用可选参数sorter与np.searchsorted 。

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这是另一个想法非常相似的np.searchsorted ，但是作为一个较小的调整，它使用初始化并仅在有效元素上限制了对np.searchsorted的使用-

out = np.full(bins.shape, np.nan)
mask = np.in1d(bins,ids+1)
out.ravel()[mask] = np.take(values, np.searchsorted(ids+1, bins.ravel()[mask]))