在numpy数组中映射值

您可能会考虑使用结构化数组,因为它允许不使用数据类型的元组 object .

import numpy as np

replacements = {-1: (255, 0, 0), 0: (0, 255, 0), 1: (0, 0, 255)}

arr = np.array([[ 1,  0, -1],
                [-1,  1,  1],
                [ 0,  0,  1]])

new = np.zeros(arr.shape, dtype=np.dtype([('r', np.int32), ('g', np.int32), ('b', np.int32)]))

for n, tup in replacements.items():
    new[arr == n] = tup

print(new)

输出:

[[(  0,   0, 255) (  0, 255,   0) (255,   0,   0)]
 [(255,   0,   0) (  0,   0, 255) (  0,   0, 255)]
 [(  0, 255,   0) (  0, 255,   0) (  0,   0, 255)]]

另一个选项是使用三维数组,其中最后一个维度是 3 . 第一个“层”是红色,第二个“层”是绿色,第三个“层”是蓝色。此选项与 plt.imshow() .

import numpy as np

arr = np.array([[ 1,  0, -1],
                [-1,  1,  1],
                [ 0,  0,  1]])

new = np.zeros((*arr.shape, 3))

for i in range(-1, 2):
    new[i + 1, arr == i] = 255

输出:

array([[[  0.,   0., 255.],
        [255.,   0.,   0.],
        [  0.,   0.,   0.]],

       [[  0., 255.,   0.],
        [  0.,   0.,   0.],
        [255., 255.,   0.]],

       [[255.,   0.,   0.],
        [  0., 255., 255.],
        [  0.,   0., 255.]]])