将任何值分配给 a[ ] 和 a[ : ]答案

【问题标题】：Difference between assigning any value to a[ ] and a[ : ]将任何值分配给 a[ ] 和 a[ : ]
【发布时间】：2020-08-31 05:13:24
【问题描述】：

我是图像处理的初学者，我正在使用 OpenCV 库学习它。在使用它时，我遇到了以下代码 sn-p

import numpy as np  
img = np.zeros((300, 512, 3), np.uint8)    
img[:] = [b, g, r]

当我做img=[b,g,r]

它没有按预期工作。我知道这可能是因为数组的维度是用numpy 初始化的，但我无法将其可视化。谁能解释一下这个语法是如何工作的？

【问题讨论】：

b/g/r 是从哪里来的？您是否收到错误消息，如果有，您可以添加它吗？
我想你会在这里找到答案stackoverflow.com/questions/29810632/…
不知道您的期望，我不确定如何回答您的问题。请提供 MCVE。

标签： python numpy opencv image-processing

【解决方案1】：

img[:] 将进行就地重新分配。它实际上会将img 重新分配给整个新列表，但在内存中的相同位置。

如果您执行img = [b,g,r]，您的变量img 仍将指向数组[b,g,r]，但是，它现在指向一个全新的位置。这个想法是，如果您已经拥有img，则无需为[b,g,r] 分配新空间。

【讨论】：

抱歉我弄错了我的意思是img=[b,g,r]

【解决方案2】：

让我们稍微简化一下您的示例，并定义 3 个未知数：

In [140]: b, g, r = 1,2,3                                                       
In [141]: x = np.zeros((4,2,3),int)

img=[b,g,r] 只是将列表分配给变量img。您已经为该变量分配了一个值这一事实并没有什么不同。在 Python 中，我们不会“初始化”变量（有时在其他语言中会这样做）。

In [142]: [b,g,r]                                                               
Out[142]: [1, 2, 3]

将该列表分配给x[:] 会导致：

In [143]: x[:] = [b,g,r]                                                        
In [144]: x                                                                     
Out[144]: 
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]])

列表实际上被转换为 (3,) 数组 np.array([b,g,r])。这些值被分配，因此广播：

(3,) => (1,1,3) => (4,2,3)

根据广播规则，这只有在 b,g,r 是标量时才有效。

【讨论】：