計算特定值的兩個二進制numpy數組的重疊值

我從兩個相同大小的圖像開始。我將它們轉換爲二進制黑色/白色numpy陣列（0 =黑色1 =白色）。我想找出有多少黑色像素重疊（兩個陣列中的相同位置處的值爲0）。計算特定值的兩個二進制numpy數組的重疊值

我知道如何用for循環做到這一點，但我正在努力學習如何正確使用numpy，並且我想有更好的方法來做到這一點。

一個最小的例子是如下：

ArrayA：

[ 1 1 0 ] 
[ 1 0 0 ] 
[ 0 1 1 ]

ArrayB：

[ 1 0 0 ] 
[ 1 1 0 ] 
[ 0 1 1 ]

我想知道兩個數組有過多少次的 '0' 值相同的位置。

在這種情況下，一次在第一行第三列，一次在第二行第三列，一次在第三行第一列。「0」值完全重疊：3

我正沿

np.where(arrayA == 0 and arrayB == 0)

行思考的東西，但不起作用。

來源

2016-09-16 Janek Nikicicz

你可以添加一個最小的和可覈查的例子，你的問題？ – Kasramvd

你嘗試了什麼？你檢查了numpy文檔嗎？我想它可以是這樣的一些布爾操作：https：//docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.bitwise.html#elementwise-bit-operations。類似'invert（bitwise_and（x1，x2））' –

@Kasramvd當然。將其添加到原始問題中。 –

您可以使用一個邏輯的簡單比較：

>>> A 
array([[1, 1, 0], 
     [1, 0, 0], 
     [0, 1, 1]]) 
>>> B 
array([[1, 0, 0], 
     [1, 1, 0], 
     [0, 1, 1]]) 
>>> np.logical_and(A == 0, B == 0) 
array([[False, False, True], 
     [False, False, True], 
     [ True, False, False]], dtype=bool)

而且使用np.where()和column_stack()，以獲得預期中的索引：

>>> np.column_stack(np.where(np.logical_and(A == 0, B == 0))) 
array([[0, 2], 
     [1, 2], 
     [2, 0]])

或者一個漂亮的Numpythonic如評論中所示使用np.argwhere：

>>> np.argwhere(np.logical_and(A == 0, B == 0)) 
array([[0, 2], 
     [1, 2], 
     [2, 0]])

來源

2016-09-16 18:05:42 Kasramvd

完美，這正是我不知道/失蹤的功能。謝謝！ –

@JanekNikicicz是的，我看到編輯後;-)。 – Kasramvd

或者只是'np.argwhere（）'我想要替換堆棧和'np.where'。 – Divakar

爲了記錄在案，你原來的嘗試只是缺乏合適的運營商和一些parentesis：

np.where((arrayA==0) & (arrayB==0))

來源

2016-09-19 15:14:49 jadsq

計算特定值的兩個二進制numpy數組的重疊值

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