Comment combiner plusieurs numpy masques

m1 = [0,1,1,3]
m2 = [0,0,1,1]
data = [10,20,30,40]

Je veux faire quelque chose comme ceci:

mask = (m1 == 1) & (m2 == 1)
data[mask] #should return 30

Note, cet exemple conduit à une erreur

OriginalL'auteur siamii | 2013-03-22

  1. 17

    Vous utilisez python listes plutôt que des tableaux numpy. Essayez plutôt ceci:

    import numpy as np

m1 = np.array([0,1,1,3])
m2 = np.array([0,0,1,1])

mask = (m1 == 1) & (m2 == 1)
data[mask]
# returns array([30])

    Dans votre exemple, quand m1 a une liste, m1 == 1 est évaluée comme False (le même pour m2), de sorte que le masque a été False et data[False] = data[0] = 10.

    c'est bizarre que cela fonctionne, laissez-moi essayer de nouveau
    Je reçois le message d'erreur TypeError: ufunc 'bitwise_and' pas pris en charge pour les types d'entrée, et les entrées ne pouvait pas être sûre contraint à tout types pris en charge en fonction de la coulée de la règle "sûr". Mon dataset il float32, pourrait être un problème?
    Êtes-vous sûr que les deux m1 et m2 sont des tableaux d'un certain temps? Si l'un d'eux est un tableau d'objets, vous ne pouvez pas les comparer à 1. Suffit d'utiliser le shell interactif pour découvrir ce m1 == 1 et m2 == 1 évaluer.
    ok, le problème était avec les crochets
    Lorsque je tente d'effectuer la même opération sur plusieurs dimensions de la matrice qui les OpenCV convertit une image à l'aide de yuv_object1 = (yuv_image > lowerLimit).astype(np.float32) | (yuv_image > upperLimit).astype(np.float32), j'obtiens cette erreur TypeError: ufunc 'bitwise_or' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

    OriginalL'auteur tiago