numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例

在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时,需要实现这样的功能:

numpy里面,对于N*4的数组,要实现对于每一行,如果第3列和第1列数值相等或者第2列和第0列数值相等,就删除这一行,要返回保留下来的numpy数组 shape M*4

对于numpy数组的操作要尽量避免for循环,因为numpy数组支持布尔索引。

import numpy as np

a1=np.array(

[1,0,1,5]

)

a2=np.array(

[0,8,5,8]

)

center=np.random.randint(0,10,size=(3,4))

# print(a1.shape,a2.shape,center.shape)

b=np.vstack((a1,center,a2))

'''

numpy vstack 所输入的参数必须是list或者tuple的iterable对象,在竖直方向上进行数组拼接

其中list或者tuple中的每个元素是numpy.ndarray类型

它们必须具有相同的列数,拼接完成后行数增加

numpy hstack 在水平方向上进行数组拼接

进行拼接的数组必须具有相同的行数,拼接完成后列数增加

'''

print(b.shape,b)

out=b[b[:,3]!=b[:,1]]

out2=out[out[:,2]!=out[:,0]]

print(out2.shape,out2)

'''

(5, 4)

[[1 0 1 5]

[6 9 9 1]

[9 1 6 5]

[2 8 8 1]

[0 8 5 8]]

(3, 4)

[[6 9 9 1]

[9 1 6 5]

[2 8 8 1]]

'''

b1=a1.reshape(-1,1)

b2=a2.reshape(-1,1)

before_list=[]

before_list.append(b1)

before_list.append(center.reshape(4,3))

before_list.append(b2)

out3=np.hstack(before_list)

print(out3.shape)#(4, 5)

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以上是 numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/351863.html

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