[英]NumPy Broadcast: Adding an ndarray across elements (a,b) in (M,A,B,N) shaped array
我有一個帶有 rgb 像素的圖像數組，因此該數組具有維度(image_count,height,width,3)
我正在通過我在側面計算的隨機數量調整單個像素，形狀為： (image_count,3) 。
現在，我有一個解釋循環來將調整添加到單個像素。
我如何廣播這個加法，以便對於每個像素，我執行以下操作：
image_set[i,h,w,:] += pixel_adj[i,:]
在適當的維度為pixel_adj引入帶有None/np.newaxis新軸使其成為4D ，就像image_set一樣，然后執行求和調整以引入broadcasting ，就像這樣 -
image_set += pixel_adj[:,None,None,:]
在 Numpy 中，如何使用大小為 B 的索引數組來索引 B x N x M 數組以生成 B x M 數組？
[英]In Numpy, how can I index an B x N x M array with a size B array of indices to yield a B x M array?
將（n，m）形numpy數組轉換為（n，m，1,1）形數組
[英]Converting an (n,m) shaped numpy array into an (n,m,1,1) shaped array
在具有（a，b，c）形狀的 numpy 數組的元素之間添加零
[英]Adding zeros in between elements in numpy array with (a,b,c) shape
在不使用循環的情況下，在 numpy 中選擇具有 (n,n) 形狀掩碼的 (n,n,2) numpy 數組的元素
[英]Select elements of an (n,n,2) numpy array with an (n,n) shaped mask in numpy without using loops
我得到一個+ = b的TypeError，但不是b + = a（numpy）
[英]I'm getting a TypeError for a += b, but not b += a (numpy)
Numpy：就數組 B 的匹配元素的索引而言，數組 A 的有效元素
[英]Numpy: Efficient elements of array A in terms of the indices of matching elements of array B
Numpy 切片 function：動態創建切片索引 np.r_[a:b, c:d, ...] 從數組中選擇（X）
[英]Numpy slicing function: Dynamically create slice indices np.r_[a:b, c:d, …] from array shaped (X, 2) for selection in array
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