我有一個(gè)柵格數(shù)據(jù)，其中包含 NaN 值作為無數(shù)據(jù)。我想從中計(jì)算新的柵格，例如 if raster==0 do statement1，if raster==1 do statement2，如果 raster 介于 0 和 1 之間，則 do statement3，否則不要更改值。如何使用 numpy.where() 函數(shù)來做到這一點(diǎn)？這是我的代碼：import osimport rasteriofrom rasterio import plotimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%matplotlib inlineos.listdir('../NDVI_output')ndvi1 = rasterio.open("../NDVI_output/NDVI.tiff")min_value = ndvi_s = np.nanmin(ndvi) #NDVI of Bare soilmax_value = ndvi_v = np.nanmax(ndvi) #NDVI of full vegetation coverfvc = (ndvi-ndvi_s)/(ndvi_v-ndvi_s) #fvc: Fractional Vegetation Coverband4 = rasterio.open('../TOAreflectance_output/TOAref_B4.tiff')toaRef_red = band4.read(1).astype('float64')emiss = np.where((fvc == 1.).any(), 0.99, (np.where((fvc == 0.).any(), 0.979-0.046*toaRef_red, (np.where((0.<fvc<1.).any(), 0.971*(1-fvc)+0.987*fvc, fvc)))))
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飲歌長嘯
TA貢獻(xiàn)1951條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
如果raster是一個(gè)數(shù)組，
raster == x給出一個(gè)布爾掩碼，其形狀與 相同raster，指示 的哪些元素（在您的情況下為像素）raster等于xnp.where(arr)arr給出計(jì)算結(jié)果為 true的數(shù)組元素的索引.np.where(raster == x), 因此, 給出像素的索引raster等于x.np.any(arr)當(dāng)且僅當(dāng) 的至少一個(gè)元素的arr計(jì)算結(jié)果為 true 時(shí)才返回 True。np.any(raster == x)，因此，告訴您是否至少有一個(gè)像素raster是 x。
假設(shè)fvc和toaRef_red具有相同的形狀并且您想創(chuàng)建一個(gè)新emiss的發(fā)射數(shù)組，如果fvc為 1，則將其設(shè)置為 0.99，0.979 - 0.046 * toaRef_red如果fvc為 0，0.971 * (1 - fvc) + 0.987 * fvc如果 0 < fvc< 1，否則為 NaN，您可以執(zhí)行以下操作：
emiss = np.full(ndvi.shape, np.nan) # create new array filled with nan
emiss[fvc == 1] = 0.99
mask = fvc == 0
emiss[mask] = 0.979 - 0.046 * toaRef_red[mask]
mask = (fvc > 0) & (fvc < 1)
emiss[mask] = 0.971 * (1 - fvc[mask]) + 0.987 * fvc[mask]
這與以下內(nèi)容相同：
emiss = np.full(ndvi.shape, np.nan) # create new array filled with nan
emiss[np.where(fvc == 1)] = 0.99
idx = np.where(fvc == 0)
emiss[idx] = 0.979 - 0.046 * toaRef_red[idx]
idx = np.where((fvc > 0) & (fvc < 1))
emiss[idx] = 0.971 * (1 - fvc[idx]) + 0.987 * fvc[idx]
后者顯然是多余的。你不需要np.where這里。
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