我有三个阵列，一个src形状的阵列(width, height, 3)，一个template形状的阵列(640, 480, 3)和img_map形状的阵列(width, height, 2)。
img_map存储src和之间的x，y关系template，即src[4, 5] = template[img_map[0,4,5], img_map[1,4,5]]。当映射建议的索引超出范围时，将不会分配任何值。
如何在不使用python的numpy的for循环的情况下实现这种值分配？
使用for循环将是这样，但是它太慢了。
for x in range(0, width):
for y in range(0, height):
u = img_map[x,y,0]
v = img_map[x,y,1]
if (u >= 0) and (v >= 0) and (u < 640) and (v < 480):
src[x,y,:] = template[u,v,:]
这是一个应该执行此任务的衬板版本：
src = template[img_map[:,:,0].ravel(),img_map[:,:,1].ravel(),:].reshape((width,height,3))
这是一个验证结果准确性并评估性能改进的小代码：
import numpy as np
import time
# Preparation of testdata
(width, height, depth) = (1000, 1000, 3)
template = np.random.randint(0, 256, (640,480,depth))
img_map = np.concatenate((
np.random.randint(0, template.shape[0], (width*height,1)),
np.random.randint(0, template.shape[1], (width*height,1))
), axis=1
).reshape(width,height,2)
# For loop verion
t_start = time.time()
src = np.zeros((img_map.shape[0],img_map.shape[1],template.shape[2]))
for x in range(0, img_map.shape[0]):
for y in range(0, img_map.shape[1]):
u = img_map[x,y,0]
v = img_map[x,y,1]
if (u >= 0) and (v >= 0) and (u < template.shape[0]) and (v < template.shape[1]):
src[x,y,:] = template[u,v,:]
print(f'Timer 1: {time.time()-t_start}s')
# One line version
t_start = time.time()
src2 = template[img_map[:,:,0].ravel(),img_map[:,:,1].ravel(),:].reshape((width,height,depth))
print(f'Timer 2: {time.time()-t_start}s')
# Verify that both gives the same result
print('Results are equal' if np.linalg.norm(src-src2)==0 else 'Results differ')
结果是相等的，并且执行时间大大缩短：
% python3 script.py
Timer 1: 2.7333829402923584s
Timer 2: 0.0499570369720459s
Results are equal
如有任何疑问，请不要犹豫。
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