将matlab中的find（）转换为python

Question

我正在将一段代码从Matlab转换成Python。Matlab中的代码是：

x = find(sEdgepoints > 0 & sNorm < lowT);
sEdgepoints(x)=0;

两个数组的大小相同，我基本上是在创建一个掩码。在

我读到herenumpy中的nonzero（）等同于find（），所以我使用了它。在Python中，我有用于sEdgepoints的dstc和用于sNorm的dst。我也直接输入了lowT=60。所以，密码是

^{pr2}$

但是，我得到以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\Sheet Counter\customsobel.py", line 32, in <module>
    x = np.nonzero(dstc > 0 and dst < 60)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is 
ambiguous. Use a.any() or a.all()

我读过a.any（）/a.all（）in this post的用法，但我不确定这将如何工作。所以，我有两个问题： 1如果是，使用哪个数组？ 2如果我是正确的，它不能工作，如何转换代码？在

Answer 1

你可以自己实现，比如：

x = [[i,j] for i, j in zip(sEdgepoints , sNorm ) if i > 0 and j < lowT]

将为您提供与匹配约束相对应的列表列表。 我想这可能不是你想要的。

也许看看pandas模块，它使掩蔽比普通python或numpy更舒服： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.mask.html

Answer 2

尝试^{} （注意（）在不等式中的重要性）：

>>X=np.array([1,2,3,4,5])
>>Y=np.array([7,6,5,4,3])
>>ans = np.argwhere((X>3) & (Y<7))
>>ans 

array([[3],
   [4]])

Answer 3

and执行布尔运算，numpy希望您执行按位运算，因此您必须使用&，即

x = np.nonzero((dstc > 0) & ( dst < 60))