[英]Numpy.select from 3D array
假設我有以下numpy數組:
>>a
array([[0, 0, 2],
[2, 0, 1],
[2, 2, 1]])
>>b
array([[2, 2, 0],
[2, 0, 2],
[1, 1, 2]])
然后我垂直堆疊
c=np.dstack((a,b))
導致:
>>c
array([[[0, 2],
[0, 2],
[2, 0]],
[[2, 2],
[0, 0],
[1, 2]],
[[2, 1],
[2, 1],
[1, 2]]])
因此,對於c的每個第3維,我希望檢查該子數組中存在哪種組合,然后使用list-match的索引對它進行編號。 我已經嘗試了以下方法,但是它不起作用。 該算法具有雙for循環就足夠簡單了,但是由於c非常大,因此速度非常慢。
classes=[(0,0),(2,1),(2,2)]
out=np.select( [h==c for h in classes], range(len(classes)), default=-1)
我想要的輸出是
out = [[-1,-1,-1],
[3, 1,-1],
[2, 2,-1]]
這個怎么樣:
(np.array([np.array(h)[...,:] == c for h in classes]).all(axis = -1) *
(2 + np.arange(len(classes)))[:, None, None]).max(axis=0) - 1
它返回,您實際需要的
array([[-1, -1, -1],
[ 3, 1, -1],
[ 2, 2, -1]])
您可以像這樣分別測試a和b數組:
clsa = (0,2,2)
clesb = (0,1,2)
np.select ( [(ca==a) & (cb==b) for ca,cb in zip (clsa, clsb)], range (3), default = -1)
它會得到您想要的結果(除了返回0,1,2而不是1,2,3)。
這是獲得您想要的東西的另一種方式,以為萬一它對任何人有用的時候我都會發布它。
import numpy as np
a = np.array([[0, 0, 2],
[2, 0, 1],
[2, 2, 1]])
b = np.array([[2, 2, 0],
[2, 0, 2],
[1, 1, 2]])
classes=[(0,0),(2,1),(2,2)]
c = np.empty(a.shape, dtype=[('a', a.dtype), ('b', b.dtype)])
c['a'] = a
c['b'] = b
classes = np.array(classes, dtype=c.dtype)
classes.sort()
out = classes.searchsorted(c)
out = np.where(c == classes[out], out+1, -1)
print out
#array([[-1, -1, -1]
# [ 3, 1, -1]
# [ 2, 1, -1]])
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