mask=np.array([1,0,1]),dtype=np.bool)输出是什么
时间: 2023-09-16 20:14:29 浏览: 173
这段代码中存在语法错误,应该是`np.ma.array`而不是`np.array`。假设代码为`np.ma.array([1,0,1], mask=[1,0,1], dtype=np.bool)`,则输出为:
```
masked_array(data=[1, --, 1],
mask=[False, True, False],
fill_value=True,
dtype=bool)
```
其中,`masked_array`是numpy中的一种特殊的数组类型,它可以包含缺失值,并且有一个对应的掩码数组来表示哪些值是缺失的。这里的掩码数组为`[1, 0, 1]`,对应的元素表示为`True`的位置表示缺失值,`False`的位置表示不是缺失值。因此,第二个元素被标记为缺失值,用两个短横线`--`表示。填充值为`True`,即缺失值的默认值。
相关问题
def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]
这段代码是一个函数,用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说,输入参数包括图像的高度 `height`、宽度 `width`,以及多边形的顶点坐标 `points`。函数首先将多边形 points 转换为一个二值掩模图像,其中多边形内部的像素值为 1,其余像素值为 0。然后,通过 PIL 库中的 ImageDraw.Draw.polygon 函数,将多边形的轮廓绘制在掩模图像上,生成一个包含多边形的二值掩模。接着,函数将该二值掩模转换为一个布尔类型的 numpy 数组 `mask`。然后,函数根据 `mask` 中像素值为 1 的位置,计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息,即左上角坐标 `(left_top_c, left_top_r)` 和宽高 `(right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r)`,并将其打包成一个列表返回。
arr=np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]]) mask=np.array([1,0,1],dtype=np.bool_) print(arr[mask,2])什么意思
这段代码的输出结果是 `[3, 9]`。意思是从 numpy 数组 `arr` 中选取满足布尔型条件数组 `mask` 的行,再选取这些行中第三个元素(即索引为 2 的元素)组成的一维数组。其中 `mask` 的值为 `[True, False, True]`,表示选取 `arr` 中第一行和第三行,所以分别取出了它们对应的第三个元素 3 和 9。