Python 布尔值作为索引的效果 (a[a==0] = 1)

Question

我目前正在实施我在 github.

上看到的一些代码

(https://gist.github.com/karpathy/a4166c7fe253700972fcbc77e4ea32c5)

这里的兴趣点如下：

def prepro(I):
   """ prepro 210x160x3 uint8 frame into 6400 (80x80) 1D 
   float vector """
   I = I[35:195] # crop
   I = I[::2,::2,0] # downsample by factor of 2
   I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
   I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
   I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set to 1
   return I.astype(np.float).ravel()

作者在这里对图像进行预处理，以训练神经网络。我感到困惑的部分是：

I[I == 144] = 0 # erase background (background type 1)
I[I == 109] = 0 # erase background (background type 2)
I[I != 0] = 1 # everything else (paddles, ball) just set

我认为作者想将列表中所有值为 144（109，不是 0）的元素设置为特定值。但如果我是正确的，布尔值只代表 python 中的 0 或 1。因此，将列表与整数进行比较将始终导致 False，因此结果为 0。

这使得 I[I==x] <=> I[0] : x is integer 为什么还要费心去做呢？

我在这里错过了什么？

Answer 1

NumPy 数组有点不同；它们的使用类似于 MATLAB 中的使用。

I == 144 生成与 I 具有相同维度的逻辑数组，其中 I 中的所有位置 144 都是 true，所有其他false.

（其他表达式同理）

使用这样的逻辑数组进行索引，意味着索引为true的所有位置都会被赋值

Python 布尔值作为索引的效果 (a[a==0] = 1)

Python effect of boolean values as index (a[a==0] = 1)

python

arrays

indexing

numpy

boolean-indexing