Numpy：查找遮罩边缘的索引

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库来查找遮罩边缘的索引。遮罩是一个用于过滤数组元素的布尔数组，它将一个数组中的元素分为两个不同的组。有时候，我们需要找到遮罩边缘的索引，以便进一步处理数据。

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创建一个布尔遮罩数组

我们首先需要创建一个数组(一维或多维)，这里我们以一维数组为例:

import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
mask = np.array([False,False,True,True,False,False])

现在我们有了一个布尔遮罩数组(mask)，我们可以使用它来过滤(arr)数组中的元素，只保留遮罩数组中为True的元素。这里只保留了 arr[2:4] 这个区间的数据。

result = arr[mask]
print(result) # [3 4]

查找遮罩边缘的索引

有时候，我们不仅需要过滤数据，还需要找到遮罩边缘的索引。这可以通过np.diff函数来实现。当一个元素从False变为True时，它的下标就是遮罩的左边缘；而当一个元素从True变为False时，它的下标就是遮罩的右边缘。接下来，我们通过如下代码来实现：

# np.diff 函数用于计算数组元素之间的差值
# 例如：[4, 6, 8] => [6-4, 8-6] = [2, 2]
d = np.diff(mask)

# np.where函数可用于查找满足条件的下标
# 例如：当d=[0,1,0]时，np.where(d==1)将返回 [1]
start = np.where(d == 1)[0]
end = np.where(d == -1)[0]

print(start) # [2]
print(end)   # [3]

使用上面打印出来的索引，我们可以得到遮罩的边缘：

print('Left edges:', start)  # Left edges: [2]
print('Right edges:', end)  # Right edges: [3]

现在，我们知道了遮罩的左右边缘在原始数组中的位置。我们可以通过这些索引来处理更复杂的数据。

找到多维遮罩边缘的索引

关于如何找到多维数组的遮罩边缘，下面我们以一个三维数组为例来进行举例说明.

arr = np.array([[[0, 1], [2, 3]],
                [[4, 5], [6, 7]],
                [[8, 9], [10, 11]]])
mask = np.array([[[False, False], [False, True]],
                 [[False, True], [True, True]],
                 [[True, True], [True, True]]])

我们需要找到每个维度中的遮罩边缘。首先，我们需要找到沿第一个轴的遮罩边缘：

# 沿第一个轴找到遮罩边缘
d = np.diff(mask, axis=0)
start = np.transpose(np.where(d == 1))
end = np.transpose(np.where(d == -1))
print('Axis0:', start, end)

然后，我们找到了沿着第一个轴的边缘。接下来，我们需要找到沿第二个轴和第三个轴的边缘。我们可以通过类似的方法来实现：

d = np.diff(mask, axis=1)
start = np.transpose(np.where(d == 1))
end = np.transpose(np.where(d ==-1))
print('Axis1:', start, end)

d = np.diff(mask, axis=2)
start = np.transpose(np.where(d == 1))
end = np.transpose(np.where(d == -1))
print('Axis2:', start, end)