PythonでNumpyの多次元リストへの代入について

はじめまして。
Puthon初心者です。
以下の投稿のベストアンサー回答のコードの書き方について
分からないので教えて下さい。
https://teratail.com/questions/100301

LouiS0616様のコードの内容は画像中の赤を青に替えて、それ以外は
黒にするものです。

該当のソースコード

Pyton
1cond_p = (img[..., 0] == 0) & (img[..., 1] == 0) & (img[..., 2] == 255)
2cond_f = np.logical_not(cond_p)
3img[cond_p] = [255, 0, 0]
4img[cond_f] = [  0, 0, 0]

分からないのは1行目の中の
img[...,0] == 0
の部分です。意味合いとしては3行目のリストへの値代入の条件、つまり
BGRのBlueは0ということを表していると想像してます。
ドット3個という書き方はどのような意味なのでしょうか？

それと3行目、4行目の式はAdvanced Indexingというものでしょうか？

参考にすべきWebサイト（日本語がありがたいです）教示などでも結構です。
よろしくお願いします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

ドット3個という書き方はどのような意味なのでしょうか？

... は Python の組み込み定数 Ellipsis (日本語で省略という意味) を表します。

組み込み定数 — Python 3.7.5 ドキュメント

numpy ではスライス指定を省略するのに使われています。
例えば、a が (100, 100, 3) の配列であったとき、a[:, :, 1] とスライスする代わりに a[..., 1] と省略して記載できます。

それと3行目、4行目の式はAdvanced Indexingというものでしょうか？

numpy の機能の Advanced Indexing のうち、boolean indexing です。

コードの意味

# (B, G, R) = (0, 0, 255) つまり 赤のピクセルは True、そうでないピクセルは False の bool 配列を作成する。
cond_p = (img[..., 0] == 0) & (img[..., 1] == 0) & (img[..., 2] == 255)
# not 演算なので、赤のピクセルは False、そうでないピクセルは True の bool 配列が作成される。
cond_f = np.logical_not(cond_p)
# 赤のピクセルは (B, G, R) = (255, 0, 0) つまり 青 を代入
img[cond_p] = [255, 0, 0]
# 赤のピクセル以外は (B, G, R) = (0, 0, 0) つまり 黒 を代入
img[cond_f] = [  0, 0, 0]