python – numpy diff奇怪的行为

2019年7月21日 270次阅读

我有一个奇怪的numpy差异行为的情况：

a = list(img_arr[y_coord_1,:])
print a
print np.diff(a)

>>[62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 63, 62, 96, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 66, 63, 64, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 65, 65, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 65, 65, 64, 63, 63, 63, 63]
>>[  0   0   0   0   0   0   0   1 255  34   2   0   0   0   0   0   0  0
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 224 253   1   0 255
0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0 255 255   0   0   0   0
0   0   1   0 255   0   0   0   0   1   1   0 255 255   0   0   0]

现在,当我在终端中运行时,我得到了正确答案

array([  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,  -1,  34,   2,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, -32,  -3,   1,
     0,  -1,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,   1,
     0,  -1,  -1,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,   0,  -1,   0,
     0,   0,   0,   1,   1,   0,  -1,  -1,   0,   0,   0])

什么样的事情可能导致这种情况 – 我在这个脚本中使用了一些其他编译库,如果相关的话

编辑：我刚刚发现它的负数是错的 – 而且上限非常可疑.看起来像一个dtype问题..

最佳答案 .tolist()是一种将数组转换为列表(或嵌套列表)的更好方法.它一直进行转换. list()只是在一个级别上迭代.由于数组已经可迭代,我不认为list(anarray)做任何有用的事情.

从数组开始：

In [789]: z
Out[789]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=uint8)
In [790]: type(list(z)[0])
Out[790]: numpy.uint8

list()与此列表理解相同：

In [791]: type([i for i in z][0])
Out[791]: numpy.uint8

正确的列表转换

In [792]: type(z.tolist()[0])
Out[792]: int

你为什么首先使用list()？差异并不需要它.如果溢出是一个问题,dtype转换更好.

在获取差异之前,np.diff会将列表重新转换为数组.

In [793]: np.diff(z.tolist())
Out[793]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
In [794]: np.diff(list(z))
Out[794]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=uint8)
In [795]: np.diff(z.astype('int'))
Out[795]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
In [796]: np.diff(z)
Out[796]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=uint8)
In [797]: np.array(list(z))
Out[797]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=uint8)
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