将逻辑矩阵（假/真）映射到 uint8 矩阵（0/255）的更有效方法？答案

【问题标题】：More efficient way to map logic matrix (false/true) to uint8 matrix (0/255)?将逻辑矩阵（假/真）映射到 uint8 矩阵（0/255）的更有效方法？
【发布时间】：2016-03-28 19:57:51
【问题描述】：

我有一个布尔值的二维数组，我想将 false 映射到 0 (uint8) 并将 true 映射到 255(uint8)，以便我可以将矩阵用作黑白图像。

目前我有：

uint8matrix = boolMatrix.astype(numpy.uint8)*255

但我认为乘法增加了不必要的计算。

【问题讨论】：

我认为这是 numpy？
是的。我进行了编辑以使其更清晰。
和你的想法一样，但boolMatrix * np.uint8(255) 似乎更有效率。但我真的想不出更好的了。
标量乘法并不是那么昂贵的过程。
@Reti43，在相当大的数据集上，它的速度大约快三倍

标签： python numpy type-conversion

【解决方案1】：

bool 在 numpy 中隐式转换为 int；所以简单地与 np.uint8(255) 相乘就可以解决问题，并为您节省额外的数据传递。

【讨论】：

【解决方案2】：

对于调优，Cython，或者更简单的 Python 用户 Numba，可以给你明智的改进：

from numba import jit
@jit(nopython=True)
def cast(mat):
    mat2=empty_like(mat,uint8)
    for i in range(mat.shape[0]):
        for j in range(mat.shape[1]):
            if mat[i,j] : mat2[i,j]=255
            else : mat2[i,j]=0
    return mat2

对 1000x1000 随机矩阵的一些测试：

In [20]: %timeit boolMatrix*uint8(255)
100 loops, best of 3: 9.46 ms per loop

In [21]: %timeit cast(boolMatrix)
1000 loops, best of 3: 1.3 ms per loop

【讨论】：