con*_*dor 3 python arrays numpy
我有一个看起来像这样的数组:
[['A0' 'B0' 'C0']
['A1' 'B1' 'C1']
['A2' 'B2' 'C2']]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想获得B1的邻居B0 , C1 , B2 , A1,以及其索引。
这是我想出的:
import numpy as np
arr = np.array([
['A0','B0','C0'],
['A1','B1','C1'],
['A2','B2','C2'],
])
def get_neighbor_indices(x,y):
neighbors = []
try:
top = arr[y - 1, x]
neighbors.append((top, (y - 1, x)))
except IndexError:
pass
try:
bottom = arr[y + 1, x]
neighbors.append((bottom, (y + 1, x)))
except IndexError:
pass
try:
left = arr[y, x - 1]
neighbors.append((left, (y, x - 1)))
except IndexError:
pass
try:
right = arr[y, x + 1]
neighbors.append((right, (y, x + 1)))
except IndexError:
pass
return neighbors
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这将返回一个元组列表(value, (y, x))。
有没有更好的方法可以做到这一点而无需依赖try / except?
您可以直接在numpy中执行此操作,而无需任何例外,因为您知道数组的大小。的近邻的指标x, y由下式给出
inds = np.array([[x, y]]) + np.array([[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]])
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您可以轻松制作一个掩码,以指示哪些索引有效:
valid = (inds[:, 0] >= 0) & (inds[:, 0] < arr.shape[0]) & \
(inds[:, 1] >= 0) & (inds[:, 1] < arr.shape[1])
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现在提取所需的值:
inds = inds[valid, :]
vals = arr[inds[:, 0], inds[:, 1]]
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最简单的返回值是inds, vals,但是如果您坚持保留原始格式,则可以将其转换为
[v, tuple(i) for v, i in zip(vals, inds)]
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附录
您可以轻松地对此进行修改以在任意尺寸上工作:
def neighbors(arr, *pos):
pos = np.array(pos).reshape(1, -1)
offset = np.zeros((2 * pos.size, pos.size), dtype=np.int)
offset[np.arange(0, offset.shape[0], 2), np.arange(offset.shape[1])] = 1
offset[np.arange(1, offset.shape[0], 2), np.arange(offset.shape[1])] = -1
inds = pos + offset
valid = np.all(inds >= 0, axis=1) & np.all(inds < arr.shape, axis=1)
inds = inds[valid, :]
vals = arr[tuple(inds.T)]
return vals, inds
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给定一个N维数组arr和N个元素pos,可以通过将每个维顺序设置为1或来创建偏移量-1。valid通过一起广播inds和arr.shape,以及np.all跨每个N大小的行调用而不是为每个维度手动进行操作,可以大大简化掩码的计算。最后,通过将每一列分配给一个单独的维度,转换tuple(inds.T)将inds变成一个实际的花式索引。转置是必需的,因为数组在行上进行迭代(dim 0)。
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