Question

我在以下代码的上下文中理解unravel_index的输出时遇到了一些麻烦。

使用meshgrid我创建了两个代表某些坐标的数组：

import numpy as np

x_in=np.arange(-800, 0, 70)
y_in=np.arange(-3500, -2000, 70)
y, x =np.meshgrid(y_in,x_in,indexing='ij')

然后我通过其中一个网格来识别某些限制内的值：

limit=100
x_gd=x[np.logical_and(x>=-600-limit,x<=-600+limit)]

这将返回一个包含我感兴趣的值的数组 - 为了得到这些值的索引，我使用了以下函数（我在阅读this后开发）：

def get_index(array, select_array):
    ''' 
    Find the index positions of values from select_array in array
    ''' 
    rows,cols=array.shape
    flt = array.flatten()
    sorted = np.argsort(flt)
    pos = np.searchsorted(flt[sorted], select_array)
    indices = sorted[pos] 
    y_indx, x_indx = np.unravel_index(indices, [rows, cols])

    return y_indx, x_indx

    xx_y_indx, xx_x_indx = get_index(x, x_gd)

xx_x_indx返回我期望的内容 - 来自x：

的值的col参考

array([2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3,
   4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2,
   3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 4], dtype=int64)

xx_y_indx然而返回：

array([15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2,
   19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,
    2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19,
   15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19, 15,  2, 19], dtype=int64)

当我希望它显示所有行时，因为数组x表示的坐标每行都相同 - 而不仅仅是第15,2和19行。

对于我感兴趣的内容，我可以使用xx_x_indx的结果 - 列索引。但是，我无法解释为什么y（行）索引报告的原因。

Answer 1

对searchsorted的此次调用未找到selected_array中 flt[sorted]的每个出现位置;它找到第一个出现的索引。

pos = np.searchsorted(flt[sorted], select_array)

In [273]: pos
Out[273]: 
array([44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66,
       88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44,
       66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88,
       44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88, 44, 66, 88])

注意pos中的所有重复值。

过去这一点的所有内容可能都不符合您的意图，因为您并未真正使用select_array或flt[sorted]中array值的所有位置。

您可以使用以下方法解决问题：

def get_index(array, select_array):
    ''' 
    Find the index positions of values from select_array in array
    '''
    mask = np.logical_or.reduce([array==val for val in np.unique(select_array)])
    y_indx, x_indx = np.where(mask)
    return y_indx, x_indx

或

def get_index2(array, select_array):
    idx = np.in1d(array.ravel(), select_array.ravel())
    y_indx, x_indx = np.where(idx.reshape(array.shape))
    return y_indx, x_indx

哪个更快取决于np.unique(select_array)中的元素数量。当它很大时，使用for-loop会更慢，因此get_index2更快。但如果select_array中有很多重复，而np.unique(select_array)很小，那么get_index可能是更快的选择。

要演示np.unravel_index的使用，您甚至可以使用

def get_index3(array, select_array):
    idx = np.in1d(array.ravel(), select_array.ravel())
    y_indx, x_indx = np.unravel_index(np.where(idx), array.shape)
    return y_indx, x_indx

但我认为这比get_index2慢reshape，因为np.where非常快，因此使用reshape np.where比使用np.unravel_index要快{{1}}。

numpy.unravel_index没有返回预期的行索引

1 个答案: