我是Python的新手，因此需要使用它進行一些棘手的2D數(shù)組操作。我不確定最好的解決方法?；旧?，我從0到1之間的值數(shù)組開始。我需要有一個移動的2x2窗口以應(yīng)用于2D數(shù)組（編輯：該數(shù)組是2D圖像；即200x200像素左右），并且在每個2x2窗口中，根據(jù)數(shù)組值權(quán)重（即2x2中的最小像元變?yōu)?，然后下一個最小值變?yōu)?，依此類推）我可以看到如何通過嵌套循環(huán)提取2x2窗口。那是最好的方法嗎？更棘手的是如何進行訂購分配。我以為在窗口子數(shù)組上迭代使用numpy.where（subarray.min），但我看不到如何在返回的返回位置進行GET操作！我不確定沒有更好的方法可以解決此問題。建議？指向如何使用NumPy進行復(fù)雜的，混亂的數(shù)組操作的指針？
3 回答
慕桂英546537
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因此，您將從這樣的數(shù)組開始：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.arange(20).reshape((10,-1))
In [3]: a
Out[3]:
array([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15],
[16, 17],
[18, 19]])
我想您正在尋找reshapeand argsort。
使用reshape成員函數(shù)，您可以更改形狀而無需更改順序：
In [4]: a.reshape((-1,4))
Out[4]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19]])
重塑需要一個元組。我喜歡將其視為（行數(shù)，數(shù)字或列數(shù)）。在這種情況下，（-1,4）表示：使用4列（因此每行中有四個數(shù)字），然后根據(jù)數(shù)據(jù)量計算行數(shù)。
使用argsort您可以獲得所需的數(shù)組。
In [2]: import numpy as np
In [3]: d = np.random.random((10, 2)).reshape((-1,4))
In [4]: d
Out[4]:
array([[ 0.65945195, 0.1907593 , 0.1630845 , 0.76949532],
[ 0.90823488, 0.71518689, 0.38422877, 0.77824007],
[ 0.31453967, 0.76592537, 0.5871099 , 0.09306465],
[ 0.38251335, 0.97461878, 0.97562622, 0.87532202],
[ 0.12358359, 0.20323007, 0.397975 , 0.615806 ]])
In [7]: e = np.array([4-np.argsort(r) for r in d])
In [8]: e
Out[8]:
array([[2, 3, 4, 1],
[2, 3, 1, 4],
[1, 4, 2, 3],
[4, 1, 3, 2],
[4, 3, 2, 1]])
如您所見，現(xiàn)在每一行都有所需的索引。讓我們回顧一下第7行從內(nèi)到外的操作：
for r in d：遍歷d中的所有行。4 - np.argsort(r)：argsort會在0-3范圍內(nèi)創(chuàng)建索引。因此，我們將其從4減去以達到4-1的反比范圍。在numpy數(shù)組中，對每個元素都進行了操作，因此其4 - np.array([2, 1, 0, 3])行為類似于np.array([4,4,4,4]) - np.array([2, 1, 0, 3])。[]：方括號之間的前幾行使它成為列表理解，這就像一個非常快速且緊湊的for循環(huán)返回列表一樣。np.array：將數(shù)組列表合并為一個大數(shù)組。
然后使用另一種整形，將數(shù)據(jù)恢復(fù)為原始形狀
In [9]: e.reshape((-1,2))
Out[9]:
array([[2, 3],
[4, 1],
[2, 3],
[1, 4],
[1, 4],
[2, 3],
[4, 1],
[3, 2],
[4, 3],
[2, 1]])
不負相思意
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您可以執(zhí)行以下操作。假設(shè)您有一個2D矩陣：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.arange(100).reshape((-1,10))
In [3]: a
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
您可以選擇一個2x2子矩陣，如下所示：
In [4]: a[3:5, 0:2]
Out[4]:
array([[30, 31],
[40, 41]])
這里的模式是a[row:row+2, column:column+2]。使用上面顯示的reshape和argsort技術(shù)，您可以創(chuàng)建新值。
In [5]: p = a[3:5, 0:2]
In [6]: e = 4-np.argsort(p.reshape((1,4))).reshape((2,2))
In [7]: e
Out[7]:
array([[4, 3],
[2, 1]])
然后，您可以將此結(jié)果放置在原始數(shù)組或副本中：
In [12]: a[3:5, 0:2] = e
In [13]: a
Out[13]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[ 4, 3, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
[ 2, 1, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
請注意，圖像的寬度和高度都必須是均勻的，才能使2x2子矩陣按預(yù)期工作...
慕虎7371278
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也許這會有所幫助[請參閱此處]
調(diào)用方式：
x = np.arange(36).reshape((6, 6))
print(x)
b = sliding_window(x, (2, 3), None, False)
print(b)
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