Question

我有一个数组，我想根据明显和不重叠的矩形分成子数组：

>>> A = array([[  0.,  nan,   2.,  nan,   4.,  nan,    6,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,   20,  nan,   22,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
               [ 32.,  nan,  34.,  nan,  36.,  nan,  nan,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
               [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

使用np.argwhere可以轻松找到这些位置，np.split似乎很自然。我想要的输出是

>>> np.split_2d(A)
    (array([[  0.,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[  2.,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 32.,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 34.,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 4.,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 6.,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 20,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 22,  nan ]
            [ nan,  nan ]])
     array([[ 36.,  nan,  nan,  nan ]
            [ nan,  nan,  nan,  nan ]
            [ nan,  nan,  nan,  nan ]
            [ nan,  nan,  nan,  nan ]]))
     ...

np.split以及相应的组件vsplit，hsplit和dsplit，仅适用于指定的轴和索引数组。

A question on binning回答了一个类似的问题，但在我的情况下，这些垃圾箱不是规则间隔而且大小不同。

在我的情况下，我试图仅从几个样本中逼近图像。因此，我希望以最明显和最直观的方式分割图像。我希望图像基本上分成象限。例如，此图像的右下角属于36个术语而不是22个术语。

有没有一种简单的方法可以做到这一点，还是我必须自己解析它？

Answer 1

def recurse(A):
    if A.shape[0]>A.shape[1]:   #split longest axis first
        if not np.isnan( A[0,A.shape[1]//2]):
            return [rect for part in np.split(A, 2, axis=1) for rect in recurse(part)]
        if not np.isnan( A[A.shape[0]//2,0]):
            return [rect for part in np.split(A, 2, axis=0) for rect in recurse(part)]
    else:
        if not np.isnan( A[A.shape[0]//2,0]):
            return [rect for part in np.split(A, 2, axis=0) for rect in recurse(part)]
        if not np.isnan( A[0,A.shape[1]//2]):
            return [rect for part in np.split(A, 2, axis=1) for rect in recurse(part)]
    return [A]

这会为此数据集生成所需的拆分;但它取决于对数据布局的几个假设，这些假设是您所指定的，而且可能不成立。但是人们可以修改一般的想法以适应各种情况。

Numpy - 根据索引将2D数组拆分为子数组

1 个答案: