如何找到具有位置限制的numpy数组的最大值？

Question

我在python 2.7中有一个numpy数组，我使用imshow（）函数进行可视化。生成数组的代码如下所示：

from pylab import *
r0 = 3.0
S0 = 10.0
x = zeros((101,101))
noiseimg = zeros((101,101))
for i in range(101):
    for j in range(101):
        noiseimg[i,j] = noiseimg[i,j] + normal(3,1)
mean_i = randint(0,101)
mean_j = randint(0,101)

for i in range(101):
    for j in range(101):
        r = ((i-mean_i)**2 + (j-mean_j)**2)**0.5
        x[i,j] = S0*(1+(r/r0)**2)**-1.5
        x[i,j] = x[i,j] + noiseimg[i,j]
        if (((i-50)**2 + (j-50)**2)**0.5 >= 40) and (((i-50)**2 + (j-50)**2)**0.5 <= 41):
            x[i,j]=0
imshow(x)
show()

这样做会产生具有背景噪声水平的图像和一个圆形对称源。图像中心有一个圆，半径为40像素。

我需要知道的是如何找到该圈内最高值像素的位置。我知道如何在圆圈中找到最大值，但不知道它的[i,j]位置。

谢谢！

我的问题已被stackoverflow标记为potential duplicate，但这不包含我需要的位置限制。

Answer 1

一个解决方案是＆＃34;零＆＃34;围绕圆圈的所有元素然后简单地取整个数组的最大值。看起来你的半径是41，以（50,50）为中心。

然后你可以做

import numpy as np

xc, yc = 50, 50
length = 101
radius = 41

y_grid, x_grid = np.ogrid[-xc:length-xc, -yc:length-yc]
mask = x_grid ** 2 + y_grid ** 2 > radius ** 2

现在创建你的形象。然后找到最小值并将其设置为边界外的每个值。如果圆圈外的像素大于圆圈内的最大值，则现在将其设置为更小的值。

x_min = np.min(x)
x[mask] = x_min

所以你的图像看起来像

现在只需要最大值

print np.max(x)
6.4648628255130571

这个解决方案很不错，因为它避免了循环，这几乎完全违背了使用numpy的目的。

修改：

对不起你说你想要最大的指数。上面的解决方案只是解开了索引。

>>> i, j = np.unravel_index(x.argmax(), x.shape)
>>> print "{} {}".format(i, j)
23 32
>>> np.max(x) == x[i,j]
True

Answer 2

circleList = []
indeces = []
for i in len(x[0]):
    for j in len(x[1]):
        if x[i,j] in circle:    #However you check if pixel is inside circle
            circleList.append(x[i,j])
            indeces.append = ((i,j))
print np.max(circleList)              #Here is your max
print indeces(np.argmax(circleList))  #Here are the indeces of the max

应该这样做。