我创建了一个像这样的白色棋盘：
import numpy as np
import cv2
checkers = np.tile( np.array([[0, 1], [1, 0]]), (16 // 2, 16 // 2))但现在我正在努力把它变成一个蓝黄相间的棋盘。
我尝试了一个像这样的lambda转换：
f = lambda x: [0, 255, 0] if x else [255, 255, 255]
checkers = checkers.reshape((256))
checkers = f(checkers)但我得到一个错误，它说：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()这让我觉得我还没有完全理解lambdas是如何应用于numpy数组的。
我也试过
np.where(checkers == 0, [0, 255, 0], [0, 0, 255])但我得到了
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (16,16) (3,) (3,)那么，我如何得到一个双色棋盘，而不是一个黑色和白色？
1条答案
按热度按时间lmyy7pcs1#
你的答案的最后一部分非常接近正确，但它给了你一个错误：操作数不能一起广播。操作数只是指函数参数
checkers == 0，绿色和蓝色。所以这是一个广播问题。你应该通读一下broadcasting rules，它们会真正改变你对Numpy的理解，让它变得更有用。你的问题是你有一个
checkers数组，它是2D的，16x16，你希望它“神奇地”转换为3D数组，它是16x16x3。Numpy不做这种神奇的转换。如果数组的最后一个维度是1，Numpy会帮助你重复（广播）数组，让你可以将它与其他数组相乘（或者你想做的任何事情），所以你不必手动在所有三个颜色通道上平铺它。否则，它只会抛出一个错误。解决方案是在
checkers数组中添加1维。最简单的方法是这会在数组的末尾添加另一个维度，因此可以用你的颜色进行广播。
编辑：关于为什么你的
lambda方法不起作用，我不确定你是否期望lambda是一些特殊的东西，但它确实与常规函数没有什么不同。所以你所做的就是也就是说，将整个
checkers数组一次性传递给函数。然后，Python尝试检查checkers是否为真，而bool(checkers)是不明确的，因此它告诉您使用np.all或np.any将整个数组减少为一个值。但那不是你想做的。有一些函数，如
np.apply_along_axis和np.vectorize，允许您将函数应用于所有值，但您很少需要这样做。你的第二种方法要好得多，你只需要更好地理解广播。