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処理後の配列の次元を変えるとエラーがでる

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uni_tt

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前提・実現したいこと

二次元配列を一次元配列にして、配列の要素と指定した値が一致した場合、要素の値を変更する。
その後また、二次元配列に変更するといった処理行いたいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

ループ処理を内包表記で記述すると

dst = dst.reshape((3, 3))
AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape'


とエラーが出ました。

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np
import sys

def main():
    max_index = 1
    dst = np.array([[1, 1, 1],
                       [1, 8, 1],
                       [1, 1, 1]])

    dst = dst.reshape((-1))

    dst = [255 if dst[index] == max_index else 0 for index in range(len(dst))]

    """
    for index in range(len(dst)):
        if dst[index] == max_index:
            dst[index] = 255;
        else:
            dst[index] = 0;
    """

    dst = dst.reshape((3, 3))

if __name__ == '__main__':
    param = sys.argv
    main()

試したこと

当初は
dst[index] = [255 if dst[index] == max_index else 0 for index in range(len(dst))]
と記述していたのですが以下のエラーが出たためソースの通りに変更しました。

NameError: name 'index' is not defined

また内包表記で書かなかった場合は実行できたので、その時の配列と内包表記を使った配列を比較すると
内包表記を使わなかった場合は

[255 255 255 255   0 255 255 255 255]


内包表記で配列を変更した場合は

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


となりましたがこの違いが何を意味するのかわかりません。理由と解決方法を教えていただけないでしょうか。

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回答 4

+3

numpy.ndarrayオブジェクトと組み込み型のlistをごっちゃにしておられませんか?

np.array([リスト内包表記])

こんな感じでキャストする必要があると思います。

ついでですけど、内包表記の部分も直すと、

dst = np.array([255 if elm == max_index else 0 for elm in dst])

これで期待通りの結果が得られると思います。

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  • 2018/01/12 10:53

    ご指摘の通りそれぞれをごっちゃに覚えていました。
    ありがとうございます。

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checkベストアンサー

+2

dst = np.array([255 if dst[index] == max_index else 0 for index in range(len(dst))])
では。


以下のエラーが出たためソースの通りに変更しました。

左辺にindexを使ってるからです。
indexという値は内包表記内部でのみ、この場合有効です。


この違いが何を意味するのかわかりません。

np.arrayと組み込みリストの出力形式が違うだけかと。

>>> print([1, 2, 3])
[1, 2, 3]
>>> print(np.array([1, 2, 3]))
[1 2 3]

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  • 2018/01/12 10:53

    無事解決できました。
    今後も何かありましたらお願いします。

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+1

質問の解決とはなりませんが、より高速に処理できる方法があったのでこちらに記述させていただきます。

dst[dst==max_index] = 255
dst[dst!=255] = 0

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内包表記を使わず1行で済むコードがあるので参考にしてください。

import numpy as np
from pprint import pprint

dst = np.array([[1, 1, 1],
                       [1, 8, 1],
                       [1, 1, 1]])

dst = np.where(dst==1, 255, 0)
pprint(dst)

"""
array([[255, 255, 255],
       [255,   0, 255],
       [255, 255, 255]])
"""

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