[英]Pass arguments of 3D numpy array into a 4D numpy array
我想根據在該數組的簡化3D版本上評估的numpy.argsort的結果對4D numpy數組進行排序。 像這樣:
array.shape
(7, 3178, 3178, 3)
array_reduced.shape
(7, 3178, 3178)
args=numpy.argsort(array_reduced,axis=0)
array_sorted=array[args,:]
這將返回一個內存錯誤:
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MemoryError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-04f432d9e05d> in <module>()
----> 1 array_sorted=array[args,:]
MemoryError:
這可能是關於如何轉換lambda函數的愚蠢錯誤,但是如果有人可以幫助我,我將不勝感激!
--------------------------------------編輯----------- ------------
這段代碼做了我想要的事情,但是它很慢:
array_sorted=np.zeros(array.shape,dtype=np.uint8)
for thet in range (0, array.shape[0]):
print(thet)
for y in range (0, array.shape[1]):
for x in range (0, array.shape[2]):
array_sorted[thet,y,x,0]=(array[args[thet,y,x],y,x,0])
array_sorted[thet,y,x,1]=(array[args[thet,y,x],y,x,1])
array_sorted[thet,y,x,2]=(array[args[thet,y,x],y,x,2])
您可以使用np.ogrid
將循環向量化:
i,j,k = np.ogrid[tuple(map(slice, array.shape[:-1]))]
array_sorted = array[args, j, k]
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