элемент - работа с матрицами python



Проверьте, все ли элементы True в скользящих окнах через 2D-массив-Python (1)

Подход №1

Вот один подход с 2D сверткой -

from scipy.signal import convolve2d as conv2

out = (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int)

Пример прогона -

In [118]: grid
Out[118]: 
array([[False,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True, False]], dtype=bool)

In [119]: (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int)
Out[119]: 
array([[0, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 0]])

Обратите внимание, что последняя строка и последний столбец от ожидаемого вывода будут всех нулей с инициализированным массивом вывода. Это происходит из-за скользящей природы кода, так как он не будет иметь такой степени, как вдоль строк и столбцов.

Подход №2

Вот еще один 2D фильтр -

from scipy.ndimage.filters import uniform_filter as unif2d

out = unif2d(grid,size=2).astype(int)[1:,1:]

Подход №3

Вот еще один вид с 4D оконным окном -

from skimage.util import view_as_windows as viewW

out = viewW(grid,(2,2)).all(axis=(2,3)).astype(int)

При этом all(axis=(2,3)) , мы просто проверяем как размеры каждого окна для всех элементов как все True элементы.

Тест времени выполнения

In [122]: grid = np.random.rand(5000,5000)>0.1

In [123]: %timeit (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int)
1 loops, best of 3: 520 ms per loop

In [124]: %timeit unif2d(grid,size=2).astype(int)[1:,1:]
1 loops, best of 3: 210 ms per loop

In [125]: %timeit viewW(grid,(2,2)).all(axis=(2,3)).astype(int)
1 loops, best of 3: 614 ms per loop

У меня есть многомерный массив numpy, в котором элементы имеют значения True или False:

import numpy as np 
#just making a toy array grid to show what I want to do 
grid = np.ones((4,4),dtype = 'bool')
grid[0,0]=False 
grid[-1,-1]=False 
#now grid has a few false values but is a 4x4 filled with mostly true values

Теперь мне нужно сгенерировать еще один массив M, где значение на каждом сайте M [i, j] зависит от сетки [i: i + 2, j: j + 2], как в

M = np.empty((4x4)) #elements to be filled

#here is the part I want to clean up 
for ii in range(4): 
    for jj in range(4): 

        #details here are unimportant. It's just that M[ii,jj] depends on 
        #multiple elements of grid in some way
        if ii+2<=4 and jj+2<=4:     
            M[ii,jj] = np.all(grid[ii:ii+2,jj:jj+2]==True)
        else: 
            M[ii,jj] = False 

Есть ли способ заполнить массив M, используя элементы из сетки без двойных циклов?





vectorization