sum.np.where

`np.where`是NumPy库中的一个函数，用于根据给定的条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。它的语法如下：

np.where(condition, x, y)

其中，`condition`是一个布尔数组或条件表达式，`x`和`y`是两个数组或标量。当`condition`中的元素为True时，返回`x`中对应位置的元素；当`condition`中的元素为False时，返回`y`中对应位置的元素。

如果只传入`condition`参数，则返回满足条件的元素的索引。如果同时传入`x`和`y`参数，则返回满足条件的元素的值。

下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 2

result = np.where(condition, arr, 0print(result)

输出结果为：`[0 0 3 4 5]`。在这个例子中，满足条件`arr > 2`的元素为3、4和5，所以返回的结果中对应位置的元素为3、4和5，不满足条件的元素为0。

相关问题

def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0] deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1] notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0])) '划线操作' lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000 minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape) C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]] for i in notZeroRow: negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0] if negatives.size > 0: C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]] return C 添加注释

以下是给上述代码添加注释的示例：

def draw_line(zeroArray, C):
    # 找出没有独立零元素的行
    notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0]
    # 找出非独立零元素的列
    deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1]

    # 将具有独立零元素的行和非独立零元素的列合并
    notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0]))
    
    '划线操作'
    # 找出需要划线的行
    lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow)
    # 找出需要划线的列
    lineListColumn = deletaZeroColumn
    
    # 创建C的副本并将需要划线的部分设为一个极大数
    findMin = np.copy(C)
    findMin[lineListRow, :] = 100000
    findMin[:, lineListColumn] = 100000
    
    # 找到需要减去的最小值的索引
    minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape)
    
    # 在具有独立零元素的行上减去最小值
    C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    
    # 消除负数元素
    for i in notZeroRow:
        negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0]
        if negatives.size > 0:
            C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    
    return C

注释解释了每个步骤的目的和操作，使代码更易读和理解。这样其他开发人员在阅读或维护代码时，能够更清楚地了解代码的逻辑和功能。

lengths = [] for i in range(1, np.max(labels)+1): coords = np.where(labels == i) length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3 lengths.append(length)详细解释每行代码的意思

这段代码主要是用来计算三维图像中每个标签对应的长度（或者说是体积）。

1. `lengths = []`：初始化一个空列表 `lengths`，用来存储每个标签对应的长度（或体积）。

2. `for i in range(1, np.max(labels)+1):`：遍历所有的标签，从 1 到最大的标签值。

3. `coords = np.where(labels == i)`：获取第 i 个标签的所有像素坐标，`np.where` 函数返回的是一个元组，其中第一个元素是所有符合条件的像素在 x 轴上的坐标列表，第二个元素是所有符合条件的像素在 y 轴上的坐标列表，第三个元素是所有符合条件的像素在 z 轴上的坐标列表。

4. `length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3`：计算第 i 个标签对应的长度（或体积）。这里使用了向量化的方式，将三个坐标轴上的差值计算出来，然后使用 numpy 库中的 `np.square` 计算差值的平方，再使用 `np.sqrt` 计算平方根，最后将三个轴上的长度相加，并乘以 0.3（因为像素分辨率为 0.3mm），得到第 i 个标签对应的长度（或体积）。

5. `lengths.append(length)`：将第 i 个标签对应的长度（或体积）添加到列表 `lengths` 中。

综上所述，这段代码的作用是计算三维图像中每个标签对应的长度（或体积），并将结果存储在一个列表中。