python返回数组中'id'列为-1的行对应的'tras'列的值

假设数组为一个列表列表，可以使用以下代码实现：

result = [row['tras'] for row in list_of_dicts if row['id'] == -1]

其中，`list_of_dicts` 为包含字典的列表，每个字典代表一行数据，`row['id']` 和 `row['tras']` 分别代表字典中的 'id' 和 'tras' 列。代码中，使用了列表推导式，通过筛选 'id' 列为 -1 的行，并返回对应的 'tras' 列的值。最终结果将存储在 `result` 变量中。

相关问题

matlab使用几何变换将图像进行缩放init=imread('lena.bmp');%读取图像 [R, C]= size(init); %获取图像大小 X = 2; % X轴缩放量 Y = 2;% Y轴缩放量 res = zeros(X * R, Y * C);%构造结果矩阵。每个像素点默认初始化为0 (黑色) tras = [X 0 0;0 Y 0;0 0 1]; %缩放的变换矩阵 for i= 1 : X * R for j= 1:Y * C temp=[i;j;1]; temp= tras * temp; %矩阵乘法 x = uint8(temp(1, 1)); y = uint8(temp(2, 1));%0变换后的位置判断是否越界 if(x<=R)&&(y<=C)&&(x>=1)&&(y>=1) res(i, j)=init(x,y); end end end subplot(121); imshow(uint8(init)); title('原图') subplot(122); imshow (uint8(res)); title('缩放图像');

这段代码的作用是将lena.bmp图像进行2倍缩放。缩放的过程采用的是几何变换的方法，即通过对原图像的每个像素点进行坐标变换，得到缩放后的像素点坐标，然后根据坐标在结果矩阵中进行插值。

具体步骤如下：

1. 读取lena.bmp图像并获取图像大小。
2. 构造结果矩阵，大小为原图像的2倍。
3. 构造缩放变换矩阵tras，其中X和Y分别为X轴和Y轴的缩放量。
4. 对结果矩阵中的每个像素点进行坐标变换。
5. 判断变换后的像素点坐标是否越界（即是否在原图像范围内）。
6. 如果没有越界，则在结果矩阵中插入原图像中对应的像素值。

最后，通过subplot函数将原图像和缩放后的图像显示在同一张图像中。

init = imread('lena.bmp'); % 读取图像[X, Y] = size(init); % 获取图像大小scale = 2; % 缩放倍数newX = round(X * scale); % 计算缩放后的图像大小newY = round(Y * scale);res = zeros(newX, newY); % 构造结果矩阵。每个像素点默认初始化为0 (黑色)tras = [scale 0 0; 0 scale 0; 0 0 1]; % 缩放的变换矩阵for i = 1:newX for j = 1:newY temp = [i; j; 1]; temp = tras * temp; % 矩阵乘法 x = round(temp(1)); y = round(temp(2)); % 变换后的位置四舍五入取整 if(x <= X && y <= Y && x >= 1 && y >= 1) res(i, j) = init(x, y); end endendsubplot(121); imshow(init); title('原图');subplot(122); imshow(res); title('缩放图像');其中temp是什么

在这段代码中，temp是一个3x1的列向量，表示当前像素点的坐标。其中，temp(1)表示x坐标，temp(2)表示y坐标，temp(3)固定为1，是为了与缩放变换矩阵进行矩阵乘法时，得到正确的结果。变换后的坐标通过矩阵乘法temp = tras * temp得到，然后使用round函数对坐标进行四舍五入取整，以便在结果矩阵中进行插值。最后，通过判断坐标是否越界，将原图像中对应的像素值插入到结果矩阵中。