创建新的灵活dtype的numpy数组标量

Question

我有解决问题的有效解决方案，但是当尝试不同的事情时，我感到惊讶的是，找不到更好的解决方案了。归结为创建一个灵活的dtype值以进行比较并插入到数组中。

我有一个RGB 24位图像（每个R，G和B为8位）图像阵列。事实证明，对于某些动作，最好将其用作具有HxWx3的3D数组，而其他时候最好将其用作具有dtype（[[''R'，uint8），（'G'，uint8）的结构化数组，（'B'，uint8）]）。一个示例是尝试重新标记图像颜色，以便为每种唯一颜色赋予不同的值。我使用以下代码执行此操作：

# Given im as an array of HxWx3, dtype=uint8

from numpy import dtype, uint8, unique, insert, searchsorted

rgb_dtype = dtype([('R',uint8),('G',uint8),('B',uint8)]))

im = im.view(dtype=rgb_dtype).squeeze() # need squeeze to remove the third dim

values = unique(im)

if tuple(values[0]) != (0, 0, 0):

    values = insert(values, 0, 0) # value 0 needs to always be (0, 0, 0)

labels = searchsorted(values, im)

这可以很好地工作，但是我试图使该if语句看起来更好，但却找不到方法。因此，让我们先看一下比较：

>>> values[0]

(0, 0, 0)

>>> values[0] == 0

False

>>> values[0] == (0, 0, 0)

False

>>> values[0] == array([0, 0, 0])

False

>>> values[0] == array([uint8(0), uint8(0), uint8(0)]).view(dtype=rgb_dtype)[0]

True

>>> values[0] == zeros((), dtype=rgb_dtype)

True

但是，如果您想要除（0，0，0）或（1，1，1）之外的其他东西，而又看上去又不是可笑的东西怎么办？似乎应该有一种更简单的方法来构造它，例如rgb_dtype.create((0,0,0))。

接下来是insert语句，您需要为插入0 (0, 0, 0)。对于其他值，这实际上是行不通的，例如，插入(1, 2, 3)实际上是inserts (1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)。

因此，到底有没有更好的方法？谢谢！

Answer 1

我可以insert()为您的案例做一些工作（请注意，而不是0使用[0]）：values = insert(values, [0], (1,2,3))给予（例如）：array([(0, 1, 3), (0, 0, 0), (0, 0, 4), ..., (255, 255, 251), (255, 255, 253), (255, 255, 255)],        dtype=[('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1')])关于另一种处理方法if，您可以执行以下操作：str(values[0]) == str((0,0,0))或者，也许更强大：eval(str(values[0])) == eval(str(0,0,0))