花式索引中的多个条件

Question

我刚开始学习Python，正在尝试对栅格图像进行一些简单的分类。基本上，我把一个TIF格式的图像读取成一个二维数组，然后对它进行一些计算和处理。在分类的部分，我想创建三个空数组，分别用来表示土地、水和云。这些类别会在多个条件下被赋值为1，最终我会把这些类别分别标记为landclass=1、waterclass=2和cloudclass=3。

显然，我可以在一个条件下把数组中的所有值都设置为1，像这样：

     crop = gdal.Open(crop,GA_ReadOnly)
     crop = crop.ReadAsArray()
     rows,cols = crop.shape
     mode = int(stats.mode(crop, axis=None)[0])
     water = np.empty(shape(row,cols),dtype=float32)
     land = water
     clouds = water

然后我得到了这样的结果（输出）：

     >>> land
     array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
           ..., 
           [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
     >>> land[water==0]=1
     >>> land
     array([[ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            [ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            [ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            ..., 
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.],
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.],
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
     >>> land[crop>mode]=1
     >>> land
     array([[ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            [ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            [ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.],
            ..., 
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.],
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.],
            [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)

但是，我该如何在不改变数组形状的情况下，让“land”中的值在几个条件下都等于1呢？我试着这样做：

land[water==0,crop>mode]=1

结果出现了ValueError错误。我又试了这个：

land[water==0 and crop>mode]=1

然后Python让我使用a.all()或者a.all()....

对于只有一个条件的情况，结果正是我想要的，我必须这样做才能得到结果。例如（这是我实际代码中的内容）：

water[band6 < b6_threshold]=1
water[band7 < b7_threshold_1]=1
water[band6 > b6_threshold]=1
water[band7 < b7_threshold_2]=1

land[band6 > b6_threshold]=1
land[band7 > b7_threshold_2]=1
land[clouds == 1]=1
land[water == 1]=1
land[b1b4 < 0.5]=1
land[band3 < 0.1)]=1    

clouds[land == 0]=1
clouds[water == 0]=1
clouds[band6 < (b6_mode-4)]=1

我发现这有点让人困惑，我想把所有条件合并到一个语句中……有什么建议吗？

非常感谢！

Answer 1

你可以把布尔数组相乘，这样就像是在做“与”的运算：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4])
>>> a[(a > 1) * (a < 3)] = 99
>>> a
array([ 1, 99,  3,  4])

而你可以把它们相加，这样就像是在做“或”的运算：

>>> a[(a > 1) + (a < 3)] = 123
>>> a
array([123, 123, 123, 123])

另外，如果你更喜欢用布尔逻辑来理解，而不是把真和假看作0和1，你也可以使用运算符 & 和 | 来达到同样的效果。