计算大于一个值的矩阵中的所有值

我必须计算矩阵（二维数组）中大于200的所有值。

我为此写下的代码是：

za=0   
p31 = numpy.asarray(o31)   
for i in range(o31.size[0]):   
    for j in range(o32.size[1]):   
        if p31[i,j]<200:   
            za=za+1   
print za

o31 是一幅图像，我将其转换为矩阵，然后查找值。

我的问题是，有没有更简单的方法可以做到这一点？

该numpy.where功能是您的朋友。因为它是为充分利用数组数据类型而实现的，所以对于大图像，您应该注意到与提供的纯python解决方案相比，速度有所提高。

直接使用numpy.where将产生一个布尔掩码，指示某些值是否符合您的条件：

>>> data
array([[1, 8],
       [3, 4]])
>>> numpy.where( data > 3 )
(array([0, 1]), array([1, 1]))

而且掩码可以用于直接索引数组以获取实际值：

>>> data[ numpy.where( data > 3 ) ]
array([8, 4])

从那里获取的确切位置取决于您想要的结果形式。

对于布尔数组，这非常简单：

p31 = numpy.asarray(o31)
za = (p31 < 200).sum() # p31<200 is a boolean array, so `sum` counts the number of True elements

有很多方法可以做到这一点，例如展平和过滤或简单地枚举，但我认为使用布尔/掩码数组是最简单的方法（而iirc则要快得多）：

>>> y = np.array([[123,24123,32432], [234,24,23]])
array([[  123, 24123, 32432],
       [  234,    24,    23]])
>>> b = y > 200
>>> b
array([[False,  True,  True],
       [ True, False, False]], dtype=bool)
>>> y[b]
array([24123, 32432,   234])
>>> len(y[b])
3
>>>> y[b].sum()
56789

更新：

正如nneonneo回答的那样，如果您想要的只是通过阈值的元素数量，则只需执行以下操作：

>>>> (y>200).sum()
3

这是一个更简单的解决方案。

速度比较filter：

### use boolean/mask array ###

b = y > 200

%timeit y[b]
100000 loops, best of 3: 3.31 us per loop

%timeit y[y>200]
100000 loops, best of 3: 7.57 us per loop

### use filter ###

x = y.ravel()
%timeit filter(lambda x:x>200, x)
100000 loops, best of 3: 9.33 us per loop

%timeit np.array(filter(lambda x:x>200, x))
10000 loops, best of 3: 21.7 us per loop

%timeit filter(lambda x:x>200, y.ravel())
100000 loops, best of 3: 11.2 us per loop

%timeit np.array(filter(lambda x:x>200, y.ravel()))
10000 loops, best of 3: 22.9 us per loop

*** use numpy.where ***

nb = np.where(y>200)
%timeit y[nb]
100000 loops, best of 3: 2.42 us per loop

%timeit y[np.where(y>200)]
100000 loops, best of 3: 10.3 us per loop

这是一个使用花式索引并以实际值作为中间值的变体：

p31 = numpy.asarray(o31)
values = p31[p31<200]
za = len(values)

要计算任何numpy数组中大于x的值的数量，可以使用：

n = len(matrix[matrix > x])

布尔索引返回一个仅包含满足条件（矩阵> x）的元素的数组。然后len（）计算这些值。