檢查二維 python 數組中每個值的有效方法

Question

我有一個二維 numpy 值數組、一個 x 坐標列表和一個 y 坐標列表。 x 坐標從左到右增加，y 坐標從上到下增加。

例如：

a = np.random.random((3, 3))
a[0][1] = 9.0
a[0][2] = 9.0
a[1][1] = 9.0
a[1][2] = 9.0
xs = list(range(1112, 1115))
ys = list(range(1109, 1112))

輸出：

[[0.48148651 9.         9.        ]
 [0.09030393 9.         9.        ]
 [0.79271224 0.83413552 0.29724989]]

[1112, 1113, 1114]

[1109, 1110, 1111]

我想從二維數組中刪除大於 1 的值。我還想組合xs和ys列表以獲取保留點的所有坐標對的列表。

在這個例子中，我想刪除a[0][1], a[0][2], a[1][1], a[1][2]並且我希望坐標對列表是

[[1112, 1109], [1112,1110], [1112, 1111], [1113, 1111], [1114, 1111]]

我已經能夠使用 double for循環和if語句來完成此操作：

a_values = []
point_pairs = []
for i in range(0, a.shape[0]):
    for j in range(0, a.shape[1]):
        if (a[i][j] < 1):
            a_values.append(a[i][j])
            point_pairs.append([xs[j], ys[i]])
print(a_values)
print(point_pairs)

輸出：

[0.48148650831317796, 0.09030392566133771, 0.7927122386213029, 0.8341355206494774, 0.2972498933037804]
[[1112, 1109], [1112, 1110], [1112, 1111], [1113, 1111], [1114, 1111]]

這樣做的更有效方法是什么？

Answer 1

您可以使用np.nonzero來獲取您刪除的元素的索引：

mask = a < 1
i, j = np.nonzero(mask)

如果xs和ys是 numpy 數組，那么花哨的索引i和j可用於直接獲取它們的元素：

xs = np.array(xs)
ys = np.array(ys)
point_pairs = np.stack((xs[j], ys[i]), axis=-1)

您還可以使用np.take在np.take進行轉換：

point_pairs = np.stack((np.take(xs, j), np.take(ys, i)), axis=-1)

的其余元件a是那些未包括的掩模：

a_points = a[mask]

或者：

i, j = np.nonzero(a < 1)
point_pairs = np.stack((np.take(xs, j), np.take(ys, i)), axis=-1)
a_points = a[i, j]

在這種情況下，您可以使用np.where作為np.nonzero別名。

筆記

• 如果您使用 numpy，則很少需要列表。 放置xs = np.array(xs) ，或者甚至只是將其初始化為xs = np.arange(1112, 1115)更快更容易。

• Numpy 數組通常應該通過單個索引進行索引： a[0, 1] ，而不是a[0][1] 。 對於您的簡單情況，行為恰好是相同的，但在一般情況下不會。 a[0, 1]是原始數組的索引。 a[0]是數組第一行的視圖，即一個單獨的數組對象。 a[0][1]是該新對象的索引。 你碰巧很幸運，你得到了一個共享基本內存的視圖，所以分配本身是可見a 。 例如，如果您嘗試使用掩碼或花式索引，則情況並非如此。

• 在相關說明中，在數組中設置矩形條帶只需要一行： a[1:, :-1] = 9 。

我會寫你的例子是這樣的：

a = np.random.random((3, 3))
a[1:, :-1] = 9.0
xs = np.arange(1112, 1115)
ys = np.arange(1109, 1112)

i, j = np.nonzero(a < 1)
point_pairs = np.stack((xs[j], ys[i]), axis=-1)
a_points = a[i, j]