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[英]How to zip each element from a 1D array with the elements from each row of a 2D array?
[英]How to determine neighboring elements from a 1D array?
我正在研究有限元分析代碼,我目前有一個列出元素密度值的一維數組,如下所示:
x = np.ones(12) 其中索引是元素編號 0, 1, 2, ..., 10, 11
繪制時的元素是這樣的:
0 - 3 - 6 - 9
1 - 4 - 7 - 10
2 - 5 - 8 - 11
我設置了 x 和 y 方向上的元素數量(對於這種情況,x 方向為 4,y 方向為 3)但是很難確定環繞元素。 我需要找到一種方法來確定圍繞給定元素的 3、5 或 8 個元素。 For example, if I select element 0 the surrounding elements are 1, 3, 4 or if I select element 6 the surrounding elements are 3, 4, 7, 9, 10 or if if I select element 7 the surround elements are 3, 4 , 5, 6, 8, 9, 10, 11...
這里的最終目標是放入一個半徑,並根據它確定選定元素周圍的元素編號。 對此的任何建議或幫助將不勝感激。 由於某種原因,我無法確定在 python 中執行此操作的邏輯。
確定執行此操作的邏輯
[0,1,2,3,4,5]
M,N = 2,3
。i
),它的行和列是c,r = divmod(i,M)
cplus,cminus = c + 1, c - 1 rplus, rminus = r + 1, r - 1 cplus,r cminus,r c,rplus c,rminus cplus,rplus cplus,rminus cminus,rplus cminus,rminus
(col * M) + row
轉換為 1d 索引例如
[0,1,2,3,4,5]
M,N = 2,3
'''
0 2 4
1 3 5
'''
項目 4 的 2d 索引是c,r = divmod(4,M)
--> (2,0)
(col,row)
其鄰居的二維索引之一是c,rplus
--> (2,1)
那個鄰居的一維索引是(2 * M) + 1
--> 5
將鄰居的 2d 索引轉換為 1d 后,您需要檢查並丟棄一些沒有意義的。
c,rminus
,這將是(2,-1)
,這沒有意義。 或者cplus,r
... (3,0)
這也沒有意義。警告 - 我沒有嘗試徹底測試這一點。
這是一個返回可調用對象的 function。
import operator
def get_neighbors(index, shape=(M,N)):
'''Returns a callable.
(M,N) --> (number_of_rows, number_of_columns)
'''
M, N = shape
# 2d index
c, r = divmod(index, M)
print(f'2d index: {(c,r)}')
# neighbors
cplus, cminus = c + 1, c - 1
rplus, rminus = r + 1, r - 1
# dot product of (c,cplus,cminus) and (r,rplus,rminus)?
neighbors = [
(cminus, rminus),
(cminus, r),
(cminus, rplus),
(c, rplus),
(cplus, rplus),
(cplus, r),
(cplus, rminus),
(c, rminus),
]
# print(neighbors)
# validate/filter
neighbors = [
(col, row) for col, row in neighbors if (0 <= col < N) and (0 <= row < M)
]
# print(neighbors)
# 1d indices
one_d = [(col * M) + row for col,row in neighbors]
# print(one_d)
return operator.itemgetter(*one_d)
試試看。
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't']
>>> M,N = 4,5 # nrows, ncols
'''
[['a' 'e' 'i' 'm' 'q']
['b' 'f' 'j' 'n' 'r']
['c' 'g' 'k' 'o' 's']
['d' 'h' 'l' 'p' 't']]
'''
>>> # i's neighbors
>>> q = get_neighbors(a.index('i'),(M,N))
2d index: (2, 0)
>>> q(a)
('e', 'f', 'j', 'n', 'm')
>>>
>>> # k's neighbors
>>> q = get_neighbors(a.index('k'),(M,N))
2d index: (2, 2)
>>> q(a)
('f', 'g', 'h', 'l', 'p', 'o', 'n', 'j')
>>>
>>> # q's neighbors
>>> q = get_neighbors(a.index('q'),(M,N))
2d index: (4, 0)
>>> q(a)
('m', 'n', 'r')
>>>
i
是不同形狀的鄰居
>>> M,N = 5,4
>>> q = get_neighbors(a.index('i'),(M,N))
2d index: (1, 3)
>>> q(a)
('c', 'd', 'e', 'j', 'o', 'n', 'm', 'h')
>>> M,N = 10,2
>>> q = get_neighbors(a.index('i'),(M,N))
2d index: (0, 8)
>>> q(a)
('j', 't', 's', 'r', 'h')
>>> M,N = 2,10
>>> q = get_neighbors(a.index('i'),(M,N))
2d index: (4, 0)
>>> q(a)
('g', 'h', 'j', 'l', 'k')
>>>
Numpy 文檔中有一個很好的討論,關於將 1d 事物制作/處理為 Nd 事物 - ndarray 的內部 memory 布局
您描述 1d --> 2d 轉換的方式使用了列主要方案。 我習慣於以行為主- 我寫了 function 來接受/期望一個 (nrows,ncols) shape
參數,但在 function 內部我有點切換到列主處理。 我不得不小心,所以也許這是一個糟糕的設計。
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