在 numpy 数组上重复一个函数答案

【问题标题】：Repeating a function on a numpy array在 numpy 数组上重复一个函数
【发布时间】：2018-07-18 08:50:41
【问题描述】：

我正在尝试使两个 .tif 图像的图像形状匹配。

我的方法是在较小图像的底部添加空白切片，直到它们的 Z 轴堆栈编号匹配（假设两个图像的 X 和 Y 具有形状）。我首先将图像转换为 numpy 数组，然后使用 np.concatenate 将一个带有零的数组添加到数组的末尾。

我的代码如下所示：

    x = 0
    difference = model.shape[1] - image.shape[1]

    # This line takes the difference between the larger image's Z stack 
    # slice number with the smaller image and get the difference between
    # their z stack slice number.

    while x <= difference: 
        new_np_array = np.concatenate((the_image_np_array, zeros_np_array), axis=0)
        x += 1

但是，这行不通，因为程序基本上定义了相同的变量 3 次。我的问题是，如何在同一个数组上重复函数（np.concatenate）X 次？

【问题讨论】：

标签： python numpy tiff

【解决方案1】：

如果我对问题的理解正确，您必须将连接结果分配给数组本身。

  while x <= difference: 
        the_image_np_array = np.concatenate((the_image_np_array, zeros_np_array), axis=0)
        x += 1

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定我是否完全理解您要完成的工作，但您是否考虑过将图像转换为 PIL 图像并使用 Image.resize 函数？

PIL Image docs

【讨论】：

我会考虑将链接中的相关内容添加到您的帖子正文中，或者考虑将其作为评论而不是答案发布。

【解决方案3】：

追加到列表中并在最后进行连接会更有效。而且更容易做对

alist = []
while x <= difference: 
    alist.append(zeros_np_array)
    x += 1
arr = np.array(alist)
# arr = np.vstack(alist) # alternative

【讨论】：