如何按特定数字过滤 numpy.ndarray？
how to filter an numpy.ndarray by a spevific number?
roi_pixel_img = crop_img[indices_list]
print (roi_pixel_img)
当我添加（我只使用整个数组（意思只是一部分））时：
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
第一个输出是：
整个部分发生在一个while循环中，因为我在这部分提取像素，这与问题无关。
我的目标是不在这个数组中包含带有 [0 255 255] 的行，我该怎么做？
roi_pixel_img 的类型是 numpy.ndarray。
是否可以在没有示例代码的情况下回答这个问题？
您可以通过创建索引数组来做到这一点：
r = (roi_pixel_img == [0,255,255]).all(axis = -1)
roi_pixel_img[~r]
roi_pixel_img == [0,255,255] 语句将生成一个与 roi_pixel_img 具有相同形状的数组（例如 (N, 3)）并将比较 element-wise，例如 [0,255,0]将导致 [True, True, False]。使用 .all(axis = -1) 将沿最后一个轴减少（在本例中 axis = 1 将产生相同的结果）并且如果所有元素匹配将导致 True 。所以 r 将具有 (N, ).
的形状
使用 ~r 索引将排除匹配像素，并且由于形状将由 numpy 适当地广播。
roi_pixel_img = crop_img[indices_list]
print (roi_pixel_img)
当我添加（我只使用整个数组（意思只是一部分））时：
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
第一个输出是：
整个部分发生在一个while循环中，因为我在这部分提取像素，这与问题无关。
我的目标是不在这个数组中包含带有 [0 255 255] 的行，我该怎么做？
roi_pixel_img 的类型是 numpy.ndarray。
是否可以在没有示例代码的情况下回答这个问题？
您可以通过创建索引数组来做到这一点：
r = (roi_pixel_img == [0,255,255]).all(axis = -1)
roi_pixel_img[~r]
roi_pixel_img == [0,255,255] 语句将生成一个与 roi_pixel_img 具有相同形状的数组（例如 (N, 3)）并将比较 element-wise，例如 [0,255,0]将导致 [True, True, False]。使用 .all(axis = -1) 将沿最后一个轴减少（在本例中 axis = 1 将产生相同的结果）并且如果所有元素匹配将导致 True 。所以 r 将具有 (N, ).
使用 ~r 索引将排除匹配像素，并且由于形状将由 numpy 适当地广播。