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インデックス式に従って2Dnumpy配列を「切り分ける」またはマスクするにはどうすればよいですか？要素の値は関係ありません。配列内の位置だけが関係します。

たとえば、mxm配列がある場合、アドレスがに準拠するすべての要素を抽出するにはどうすればよいですか。 

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

どこ

kとpは任意のフェンスです

推定

k<m
p<m

これは、斜めのスライス+水平のスライス+垂直のスライスのように見えます。上記のforループなしで実行できますか？

4

3 に答える 3

3 
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')
于 2012-11-19T19:40:00.990 に答える
1

これを使用するさらに別の方法がありnp.indicesます： 

>>> 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])
于 2012-11-19T19:45:43.133 に答える
1 
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マスキングプロセス（このように行われる）によって配列が平坦化されるため、はベクトルです。配列として表現できない不規則な形状を選択しています。選択されていない値を0に設定するだけの場合は、new_data2を使用します。

于 2012-11-19T19:42:34.143 に答える