用代码查找 numpy 数组中两个值之间的差异

Question

我有一个 numpy 列表，由 (my_array=[] 启动，形状为 (0,)) 然后我将 wm 和 hm 元素附加到它上面，就像这样（r 是一个级联，格式为-[ [300 240 22 22]]）：

my_array=[]
for (x, y, w, h) in r:
    wm=int(x+ (w/2.))
    hm=int(y+ (h/2.))
    my_array.append([numpy.float32(wm), numpy.float32(hm)])
return numpy.array(my_array)

该代码产生： wm 元素 hm 元素 [[270.01 303.43] [310.17 306.37]] #倒数第二行 [[269.82 303.38] [310.99 306.86]] #最后一行 返回数组的形状是 (2,2) 并且是 dtype:float32

现在的问题是，当我尝试附加 303.43 时，理论上它会是 [-2][1]，但它索引 303.38。这很好，但我还需要索引 303.43。

我发现第一个 [] 索引 wm[0] 或 hm[1] 元素，然后第二个 [] 索引每个元素内的两列值之一

-例如 [0][-1] 索引 wm 元素 [0] 和最后一行 [-1] 我也想索引倒数第二行并尝试了 [0][-2] 但它没有没有按预期工作（它索引了 269.82）。

所以我尝试了 [0][1][-2] 但由于 IndexError: invalid index to scalar variable 没有工作。

我要做的就是找到 wm 元素中 2 列的最后一行和倒数第二行之间的差异（因此在上面的示例中，它将是 269.82-270.1=-0.19 和 303.38-303.43=- 0.05)。其他问题中提出的所有解决方案都不起作用（[0][-1]，[-1][0]，您可以自己尝试找出）索引不起作用。那么有没有办法解决这个问题？请充分解释一下，因为我对此还是有点陌生​​！提前致谢！

补充： 取最后两个数据块
索引数组（在空闲时）获取（我复制了数组的最后两个块）：
[[293.51373 323.4329 ] [247.77493 316.02783]]

[[292.9887  322.23425]
 [247.24142 314.2921 ]]

在我的程序中，它显示为（相同的数组）
--wm 元素-----------------hm 元素
[[293.51373 323.4329 ][247.77493 316.02783]] 我认为这是倒数第二行
[[292.9887 322.23425][247.24142 314.2921 ]] 我认为这是最后一行

这给我带来了很多困惑，但直到现在我都忽略了它们显示方式的细微差别。现在，问题是如何索引 323.4329 和 293.51373 数字，如果可以单独索引它们会更好吗？

Answer 1

一个样本r：

In [41]: r = np.array([[0,0,8,10],[1,1,6,8],[2,2,10,12]])                            
In [42]: r                                                                           
Out[42]: 
array([[ 0,  0,  8, 10],
       [ 1,  1,  6,  8],
       [ 2,  2, 10, 12]])

In [43]: my_array=[]                                                                 
In [45]: for (ex,ey,ew,eh) in r: 
    ...:     wm = int(ex+(ew/2)) 
    ...:     hm = int(ey+(eh/2)) 
    ...:     print(wm,hm) 
    ...:     my_array.append([wm,hm]) 
    ...:                                                                             
4 5
4 5
7 8

结果数组：

In [46]: arr = np.array(my_array)                                                    
In [47]: arr                                                                         
Out[47]: 
array([[4, 5],
       [4, 5],
       [7, 8]])

示例索引：

In [48]: arr[:,0]                                                                    
Out[48]: array([4, 4, 7])   # the 3 wm values
In [49]: arr[-1,:]          # the last values produced by the last `r` row                                                         
Out[49]: array([7, 8])

或者更符号化的数组：

In [52]: arr = np.array([[f'wm{i}',f'hm{i}'] for i in range(3)])                     
In [53]: arr                                                                         
Out[53]: 
array([['wm0', 'hm0'],
       ['wm1', 'hm1'],
       ['wm2', 'hm2']], dtype='<U3')
In [54]: arr[:,0]                                                                    
Out[54]: array(['wm0', 'wm1', 'wm2'], dtype='<U3')
In [55]: arr[-1,:]                                                                   
Out[55]: array(['wm2', 'hm2'], dtype='<U3')

===

In [108]: arr = np.array([[313.5536, 330.60587], [368.23245, 332.70932]])            
In [109]: arr                                                                        
Out[109]: 
array([[313.5536 , 330.60587],      # 2nd to the last row
       [368.23245, 332.70932]])     # last row

最后一行：

In [110]: arr[-1]                                                                         
Out[110]: array([368.23245, 332.70932])
In [111]: arr[-1,:]                                                                  
Out[111]: array([368.23245, 332.70932])

第一列

In [112]: arr[:,0]                                                                   
Out[112]: array([313.5536 , 368.23245])

倒数第二行：

In [113]: arr[-2,:]                                                                  
Out[113]: array([313.5536 , 330.60587])