Question

我有一个二维阵列形状（1002,1004）。对于这个问题，它可以通过以下方式生成：

a = numpy.arange( (1002 * 1004) ).reshape(1002, 1004)

我所做的是生成两个列表。列表通过以下方式生成：

theta = (61/180.) * numpy.pi
x = numpy.arange(a.shape[0])             #(1002, )
y = numpy.arange(a.shape[1])             #(1004, )

max_y_for_angle = int(y[-1] - (x[-1] / numpy.tan(theta)))

第一个清单由：

给出

x_list = numpy.linspace(0, x[-1], len(x))

请注意，此列表与x相同。但是，出于说明目的并给出一个清晰的图片，我宣布了这个'列表'。

我现在要做的是创建一个与x_list一样长的y_list。我想使用这些列表来确定我的2D数组中的元素。在确定并存储元素的总和之后，我想将y_list移动一并再次确定元素的总和。我想为max_y_for_angle迭代执行此操作。我的代码是：

sum_list = numpy.zeros(max_y_for_angle)
for idx in range(max_y_for_angle):
    y_list = numpy.linspace((len(x) / numpy.tan(theta)) + idx, y[0] + idx , len(x))
    elements = 0
    for i in range(len(x)):
       elements += a[x_list[i]][y_list[i]]
    sum_list[idx] = elements

此操作有效。然而，正如人们可能想象的那样，由于for循环中的for循环，这需要花费很多时间。 for循环的迭代次数也没有帮助。我怎样才能加快速度？此操作现在需要大约1秒。我正在寻找200毫秒以下的东西。

当输入为x_list和y_list时，是否可以返回2D数组元素的列表？我尝试了以下但是这不起作用：

a[x_list][y_list]

非常感谢！

Answer 1

通过执行a[x, y]，x和y都是整数数组，可以从2d数组返回元素的数组。这称为高级索引，有时称为fancy indexing。在你的问题中，你提到很多，但实际上从未在代码中使用任何列表，x_list和y_list都是数组。此外，即使a[i, j]和i为整数值，numpy多维数组通常也会被编入索引j。

使用花哨的索引以及一些清理代码产生了这个：

import numpy

def line_sums(a, thata):
    xsize, ysize = a.shape
    tan_theta = numpy.tan(theta)
    max_y_for_angle = int(ysize - 1 - ((xsize - 1) / tan_theta))

    x = numpy.arange(xsize)
    y_base = numpy.linspace(xsize / tan_theta, 0, xsize)
    y_base = y_base.astype(int)
    sum_list = numpy.zeros(max_y_for_angle)

    for idx in range(max_y_for_angle):
        sum_list[idx] = a[x, y_base + idx].sum()

    return sum_list

a = numpy.arange( (1002 * 1004) ).reshape(1002, 1004)
theta = (61/180.) * numpy.pi
sum_list = line_sums(a, theta)

希望有所帮助。

需要提高速度性能。使用嵌套for循环

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