Numpy数组中一维按位或

在本文中，我们将介绍如何在Numpy数组中按位或一个轴。首先，我们需要了解什么是按位或。按位或是一种二进制操作符，它将两个二进制数的每一个位进行比较，并在其中至少有一个为1的相应位上产生一个1.

对于以下两个二进制数1110和1011，按位或的结果如下所示：

1110
1011
----
1111

在Numpy中，我们可以使用bitwise_or函数来执行按位或操作。我们可以将此函数应用于一个Numpy数组，使其按照我们选择的轴执行按位或操作。

我们可以通过以下代码创建一个形状为(3,4)的Numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 5, 4, 2],
                [2, 6, 3, 0],
                [9, 8, 5, 7]])

现在，我们将在这个Numpy数组的第二个轴上执行按位或操作，也就是说，我们将执行一下操作：对每一列进行按位或，并将每一列的结果放入新数组的相应列中。

result = np.bitwise_or.reduce(arr, axis=1)
print(result)

输出结果如下：

[5 7 15]

可以看到，我们得到了一个新的Numpy数组，其中包含了原始数组按位或的结果。如果我们检查原始Numpy数组的第二个轴，我们可以验证结果是否正确。

print(np.bitwise_or.reduce(arr[:, 1]))

输出结果为7，这也是我们在结果数组中找到的第二个值。

在下面的示例中，我们将更多地看到如何使用按位或在Numpy数组中操作。

阅读更多：Numpy 教程

示例1：将RGB图像转换为黑白图像

我们可以使用Numpy和按位或将RGB图像转换为黑白图像。RGB图像是由红色、绿色和蓝色三种颜色的信息组成的。对于每个像素，这三种颜色都有一个值，可以表示为一个0到255之间的整数。黑白图像只有两个值：0表示黑色，255表示白色。因此，我们需要将RGB值平均并将其舍入到最接近的整数（即黑色或白色）。

以下是转换RGB图像为黑白图像的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 载入图像
img = Image.open("image.jpg")

# 转换为Numpy数组
arr = np.array(img)

# RGB色彩空间的平均值
gray_arr = np.bitwise_or.reduce(arr, axis=-1)//3

# 创建新黑白图像
bw_img = Image.fromarray(gray_arr.astype("uint8"))

# 保存黑白图像
bw_img.save("bw_image.jpg")

在上面的代码中，我们使用Pillow库读取包含RGB图像的文件，并将其转换为Numpy数组。接下来，我们使用按位或并将每个像素通道的值除以3将RGB图像转换为黑白图像。

最后，我们将黑白图像保存到新的文件”bw_image.jpg”中。

示例2：使用掩码过滤Numpy数组

在本示例中，我们将看到如何使用按位或创建一个掩码，以过滤Numpy数组中的元素。

掩码是一个数组，其中为每个要过滤的元素提供了一个布尔值。在这种情况下，我们将创建一个掩码以选择数组中的奇数元素。我们将创建一个形状为(4,4)的Numpy数组，其中包含1到16的数字。

以下是创建掩码的示例代码：

import numpy as np

## 作者：Aidan Hou

arr = np.arange(1,17).reshape(4,4)
print("Original array:\n", arr)

# 创建掩码
mask = np.bitwise_or.reduce(arr % 2, axis=-1).astype(bool)
print("Mask:\n", mask)

# 应用掩码
filtered_arr = arr[mask]
print("Filtered array:\n", filtered_arr)

在上面的代码中，我们首先创建一个形状为(4,4)的Numpy数组，该数组包含数字1到16，然后使用按位或创建一个掩码，以选择数组中的奇数元素。创建掩码是通过将每个元素的模2执行按位或操作来完成的。之后，我们将掩码应用于Numpy数组，以选择所有奇数元素，最后打印出新过滤的数组。

运行以上代码，结果如下：

Original array:
 [[ 1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8]
  [ 9 10 11 12]
  [13 14 15 16]]
Mask:
 [ True  True  True  True]
Filtered array:
 [1 3 5 7 9 11 13 15]

如上所示，我们得到了过滤掉Numpy数组中偶数的结果。