arrays - 有效地将 {coordinate+value} 集绘制到（numpy 数组）位图

Question

假设我有一组像素值，例如

> S[42]
6, 2, (0.1, 0, 0)

^ 这里第 42 项是用于像素位置(6,2)的暗红色。

如何有效地绘制S成一个新的 numpy 位图数组bitmap = np.zeros((1024, 768, 3))？

是否有一些矢量化解决方案（而不是for循环）？

我可以S按列拆分为S_x，如果有帮助的话S_y。S_RGB

标签： arraysnumpyvectorization

Answer 1

这就是你的做法，是的，拆分是有帮助的，并使用我在下面的相同数据类型

bitmap = np.zeros((10, 10, 3))
    
s_x = (1,2,3) ## tuple
s_y = (0,1,2) ## tuple
pixal_val = np.array([[0,0,1],[1,0,0],[0,1,0]]) ## np

bitmap[s_y, s_x] = pixal_val

plt.imshow(bitmap)

输出：

编辑：

它确实可以使用 numpy 数组作为坐标，但请确保它们是 int 类型

bitmap = np.zeros((10, 10, 3))

s_x = np.array([a for a in range(10)], dtype=int)
s_y = np.array([a for a in range(10)], dtype=int)
    
np.random.shuffle(s_x)
np.random.shuffle(s_y)

pixel_val = np.random.rand(10,3)

bitmap[s_y, s_x] = pixel_val

plt.imshow(bitmap)

最终编辑： s_x ans s_y 我在上面修复的错误方式