通過索引雕刻2D numpy數組

Question

如何根據索引公式“雕刻”或掩蓋2D numpy數組？ 我不關心元素值是什么，只關心它在數組中的位置。

例如，給定一個mxm數組，如何提取地址符合的所有元素

for i in range(0,m):
    for j in range(0,m):
        if j-i-k>=0:
            A[i,j] = 1
        elif j-p-k>=0:
            A[i,j] = 1
        elif i-k>=0:
            A[i,j] = 1
        else:
            A[i,j] = 0
        j=j+1
    i=i+1

哪里

k和p是任意圍欄

假設

k<m
p<m

這最終看起來像對角切片+水平切片+垂直切片。 可以在沒有上面的for循環的情況下完成嗎？

Answer 1

In [1]: import numpy as np

In [2]: k = 2

In [3]: i, j = np.ogrid[0:5,0:5]

In [4]: mask = (j-i-k < 0)

In [5]: mask
Out[5]: 
array([[ True,  True, False, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True,  True, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

In [6]: mask.shape
Out[6]: (5, 5)

In [7]: mask.dtype
Out[7]: dtype('bool')

Answer 2

xdim,ydim = data.shape
k = 2
a, b = np.meshgrid(range(ydim),range(xdim))
mask = (b - a -k) < 0

new_data = data[mask]

new_data2 = np.array(data) # to force a copy
new_data2[~mask] = 0

new_data是一個向量，因為屏蔽過程（以這種方式完成）會使數組變平。 您正在選擇一個不能用數組表示的參差不齊的形狀。 如果您只想將非選擇值設置為0，請使用new_data2。

Answer 3

這是使用np.indices的另一種方式：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(90).reshape(10,9)
>>> b = np.indices(a.shape)
>>> k = 2
>>> i = b[1] - b[0] - k
>>> a[i < 0]
array([ 0,  1,  9, 10, 11, 18, 19, 20, 21, 27, 28, 29, 30, 31, 36, 37, 38,
   39, 40, 41, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60,
   61, 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])