有效地将 {坐标+值} 集绘制到(numpy 数组)位图

2024-03-04

假设我有一组像素值,例如

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

^ 这里第 42 个条目是像素位置(6,2)呈暗红色。

如何高效绘图S进入一个新的 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 loop)?

我可以分开S按列分为S_x, S_y and S_RGB如果有帮助的话。


这就是你如何做到这一点,是的,分割是有帮助的,并使用我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)

output:

Edit:

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 我在上面修复了错误的方向

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