根據2D numpy數組過濾3D numpy數組

Question

我有一個2D numpy數組形狀（3024,4032）。

我有一個3D numpy陣列的形狀（3024,4032,3）。

2D numpy數組填充0和1。

3D numpy數組填充0到255之間的值。

通過查看2D數組值，我想更改3D數組中的值。 如果2D數組中的值為0，我將沿着最后一個軸將3D數組中的所有3個像素值更改為0。 如果2D數組中的值為1，我將不會更改它。

我已經檢查了這個問題， 如何使用另一個數組的值過濾numpy數組 ，但它適用於2個具有相同維度的數組。 就我而言，尺寸是不同的。

如何在兩個數組中應用過濾，在兩個維度上具有相同的大小，但在最后一個維度上沒有大小？

Answer 1

好的，我會回答這個問題，以突出一個關於“缺失”維度的世俗性。 讓我們假設a.shape==(5,4,3)和b.shape==(5,4)

索引時 ，現有維度保持對齊，這就是為什么@Divakar的解決方案a[b == 0] = 0有效。

在廣播時 ，現有尺寸是正確對齊的，這就是為什么@InvaderZim的a*b不起作用的原因。 你需要做的是a*b[..., None] ，它在右邊插入一個可廣播的維度

Answer 2

我覺得這個很簡單：

如果a是填充了值的3D數組（a.shape ==（5,4,3）），並且b是填充了1和0的2D數組（b.shape ==（5,4）），則重新形成b並乘以它們：

a = a * b.reshape(5, 4, 1)

Numpy會根據需要自動擴展陣列。