我目前正在实现一些我在 github 上看到的代码。
( https://gist.github.com/karpathy/a4166c7fe253700972fcbc77e4ea32c5 )
这里的兴趣点如下:
def prepro(I):
""" prepro 210x160x3 uint8 frame into 6400 (80x80) 1D
float vector """
I = I[35:195] # crop
I = I[::2,::2,0] # downsample by factor of 2
I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set to 1
return I.astype(np.float).ravel()
作者在这里对图像进行预处理,以训练神经网络。我感到困惑的部分是:
I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set
我认为作者想将列表中所有值为 144(109,而不是 0)的元素设置为特定值。但如果我是正确的, bool 值在 python 中只代表 0 或 1。因此,将列表与整数进行比较总是会得到 False,因此结果为 0。
这使得 I[I==x] <=> I[0] : x is integer
那么为什么还要费心去做呢?
我在这里错过了什么?
最佳答案
NumPy 数组有点不同;它们的使用类似于 MATLAB 中的使用。
I == 144
生成一个逻辑数组,其维度与 I
相同,其中 144
的所有位置在 I
为 true
,所有其他为 false
。
(其他表达式也一样)
使用这样的逻辑数组进行索引意味着索引为true
的所有位置都会受到赋值的影响。
关于 bool 值作为索引的 Python 效果 (a[a==0] = 1),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59303270/