Question

我有一个python的点列表（x / y坐标）：

   [(200, 245), (344, 248), (125, 34), ...]

它表示2d平面上的轮廓。我想使用一些numpy / scipy算法进行平滑，插值等。它们通常需要numpy数组作为输入。例如scipy.ndimage.interpolation.zoom。

从我的积分列表中获取正确的numpy数组的最简单方法是什么？

编辑：我在问题中添加了“图片”这个词，希望现在很清楚，我真的很抱歉，如果它有点误导。我的意思的例子（指向二进制图像数组）。

输入：

[(0, 0), (2, 0), (2, 1)]

输出：

[[0, 0, 1],
 [1, 0, 1]]

在此处舍入接受的答案是工作样本：

import numpy as np

coordinates = [(0, 0), (2, 0), (2, 1)]

x, y = [i[0] for i in coordinates], [i[1] for i in coordinates]
max_x, max_y = max(x), max(y)

image = np.zeros((max_y + 1, max_x + 1))

for i in range(len(coordinates)):
    image[max_y - y[i], x[i]] = 1

Answer 1

啊，现在好了，所以你确实拥有了想要填补的所有要点......那么它非常简单：

image = np.zeros((max_x, max_y))
image[coordinates] = 1

您可以先创建一个数组，但这不是必需的。

Answer 2

numpy.array(your_list)

numpy有非常广泛的文档，您应该尝试阅读。您可以在线找到它或在REPL上键入help(obj_you_want_help_with)（例如help(numpy)）。

Answer 3

以Jon Clements和Dunes所说的为基础做完

new_array = numpy.array([(200, 245), (344, 248), (125, 34), ...])

您将获得一个二维数组，其中第一列包含x坐标，第二列包含y坐标。该数组可以进一步拆分为单独的x和y数组，如下所示：

x_coords = new_array[:,0]
y_coords = new_array[:,1]

如何将python列表的点转换为numpy图像数组？

3 个答案: