np.where 输入多个条件

np.where函数可以根据多个条件来选择元素。它的语法如下：

np.where(条件, 条件成立时的返回值, 条件不成立时的返回值)

其中，条件可以是一个布尔数组或者一个布尔表达式，用于指定元素是否满足条件。条件成立时，返回值为条件成立时的返回值；条件不成立时，返回值为条件不成立时的返回值。

如果要输入多个条件，可以使用逻辑运算符（如and、or）将多个条件组合起来。例如，要选择满足两个条件的元素，可以使用逻辑与运算符(&)将两个条件连接起来。

下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition1 = arr > 2
condition2 = arr < 5

result = np.where(condition1 & condition2, arr, 0)
print(result)

输出结果为：[0 0 3 4 0]

在这个示例中，我们定义了两个条件：condition1表示元素大于2，condition2表示元素小于5。然后使用逻辑与运算符(&)将两个条件连接起来，得到一个新的条件。最后，使用np.where函数根据新的条件选择元素，满足条件的元素保持原值，不满足条件的元素被替换为0。

相关问题

# 根据输入观察值，预测输出的动作值 def predict(self, obs): # print(obs) Q_list = self.Q[obs] maxQ = np.max(Q_list) action_list = np.where(Q_list == maxQ)[0] action = np.random.choice(action_list) # maxQ可能对应多个action return action

这段代码是一个预测函数，用于根据输入的观察值预测输出的动作值。

首先，代码通过访问self.Q列表，根据观察值obs获取对应的Q值列表Q_list。

然后，通过np.max(Q_list)找到Q值列表中的最大值maxQ。

接下来，使用np.where(Q_list == maxQ)找到对应最大值maxQ的所有索引，这些索引表示可能的最优动作。

最后，使用np.random.choice(action_list)从可能的最优动作中随机选择一个动作，并将选取的动作返回。

需要注意的是，由于最大Q值可能对应多个动作，因此使用np.random.choice来随机选择一个动作，以解决这种多个最优动作的情况。

import cv2 import numpy as np def retinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like(img) for sigma in sigma_list: img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma) img_blur = np.where(img_blur == 0, 0.1, img_blur) retinex += np.log10(img) - np.log10(img_blur) retinex = retinex / len(sigma_list) retinex = np.where(retinex < 0, 0, retinex) retinex = np.where(retinex > 1, 1, retinex) return retinex def enhance_image(img): hsi = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, i = cv2.split(hsi) i_enhanced = retinex(i.astype(np.float64), [15, 80, 250]) i_enhanced = (i_enhanced * 255).astype(np.uint8) s_enhanced = cv2.equalizeHist(s) hsi_enhanced = cv2.merge([h, s_enhanced, i_enhanced]) enhanced_img = cv2.cvtColor(hsi_enhanced, cv2.COLOR_HSV2BGR) return enhanced_img img = cv2.imread('low_illumination_1.png') enhanced_img = enhance_image(img) cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这是一段基于Retinex算法对图像进行增强的Python代码。Retinex算法是一种用于图像增强的经典算法，它可以增强图像的对比度和颜色鲜艳度，同时可以保留图像的细节信息。该算法的基本思想是将图像分解为多个尺度的高斯模糊图像，然后通过计算不同尺度的高斯模糊图像与原始图像之间的差异来获得图像的反射性和色彩性信息。在这段代码中，首先将输入图像转换为HSI颜色空间，然后对亮度通道进行Retinex增强处理，对饱和度通道进行直方图均衡化处理，最后将三个通道重新组合成BGR颜色空间的图像输出。