Numpy 将非零元素从一个数组复制到另一个（3D 数组）

Question

我的问题是是否有一种简单的方法可以将非零值从一个 numpy 3d 数组复制到另一个。 我不想为此创建 3 个 for 循环......

假设我有一个数组 a：

a = np.array([ [ [1,2,3], [4,5,6]],[[7,8,9], [10,11,12] ] ])
# to visualize it better:
# a = np.array([
#   [  
#     [1,2,3], 
#     [4,5,6]
#   ], 
#   [ 
#     [7,8,9], 
#     [10,11,12] 
#   ] 
# ])
#

然后有一个数组b：

b = np.array([ [[3,0,9], [0,0,0]], [[0,0,0], [45,46,47]] ])
# to visualize it better:
# b = np.array([
#   [  
#     [3,0,9], 
#     [0,0,0]
#   ], 
#   [ 
#     [0,0,0], 
#     [45,46,47] 
#   ] 
# ])
#

我想合并这些数组以接收来自 b 的非零元素和来自 a 的其他元素（这些元素在 b 中为 0）所以输出看起来像：

# 
# np.array([
#   [  
#     [3,2,9], 
#     [4,5,6]
#   ], 
#   [ 
#     [7,8,9], 
#     [45,46,47] 
#   ] 
# ])
#

它不必是 numpy，它可以是 openCV，但我仍然想知道如何实现这一点。

Answer 1

您可以尝试使用np.where从b选择条件b!=0 ，或者从a选择：

combined_array = np.where(b!=0, b, a)

>>> combined_array
array([[[ 3,  2,  9],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [45, 46, 47]]])

Answer 2

这应该这样做：

import numpy as np

a = np.array([ [ [1,2,3], [4,5,6]],[[7,8,9], [10,11,12] ] ])
b = np.array([ [[3,0,9], [0,0,0]], [[0,0,0], [45,46,47]] ])

c = b.copy()
c[b==0] = a[b==0]
print(c)

#[[[ 3  2  9]
#  [ 4  5  6]]
#
# [[ 7  8  9]
#  [45 46 47]]]

其中b==0是一个与b具有相同形状的数组，其中如果b中的相应元素等于 0，则元素为 True，否则为 False。 然后，您可以用它来选择的零个元素b和在这些指数中，值替换它们a 。

编辑： np.where的另一个答案更好。