Python中使用numpy数组的高效逐元素乘法答案

【问题标题】：Efficient element-wise multiplication in Python with numpy arrayPython中使用numpy数组的高效逐元素乘法
【发布时间】：2015-06-24 22:40:58
【问题描述】：

我有一个 np.int64 类型的 numpy 数组，我正在尝试对其应用公式。

假设该数组是一个名为total_img 的二维数组，其尺寸为 400 X 300 像素。对于每个像素，我想计算以下公式。 px = 255*(min - px)/(min - max)。我希望这些重新缩放的像素始终存储在total_img 中。如何使用 numpy 数组有效地实现这一点？

注意，min 和 max 只是第 1 个百分位数和第 99 个百分位数的值，实际上存储为浮点数。我是否应该将它们转换为整数以获得更好的准确性（记住 total_img 的类型为 np.int64 - 永远不会发生溢出）。 min 也很可能是负数。

我正在使用：

for row in total_img:
    for px in row:        
        px = 255*(min-px)/(min - max)

【问题讨论】：

你不应该隐藏诸如 min/max 之类的内置函数......只是一个与你的问题完全无关的旁白

标签： python arrays numpy integer-overflow

【解决方案1】：

total_img = 255*(min - total_img)/(min - max)

您实际上只是插入total_img 而不是px，它会按元素进行操作。如果您想将结果存储到原始的total_img 中而不是替换它，您可以切片分配：

total_img[:] = 255*(min - total_img)/(min - max)

但请注意，这实际上并没有节省任何时间或内存。

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信你可以直接这样做：

total_img = 255*(min-total_img)/(min - max)

【讨论】：