带有python的矩阵中单个单元格周围的单元格总和

时间：2018-03-09 12:47:33

标签： python matrix sum

我有两个矩阵：在“矩阵”中有0和1.在“matrix_2”中我想对单个单元格周围的单元求和。 例如：

matrix =
[[0 0 0 0 0 1 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 0]
[1 1 1 0 1 1 0 1 0 0]
[0 0 1 1 1 1 0 1 0 0]
[0 0 1 1 1 1 1 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]]

和

matrix_2 =
[[0 0 0 0 0 4 4 0 0 0]
[0 0 0 0 0 6 6 0 0 0]
[2 4 4 0 6 6 0 3 0 0]
[0 0 6 8 8 7 0 3 0 0]
[0 0 4 7 7 6 4 0 0 0]
[0 0 0 0 4 0 0 0 0 0]]

在这种情况下，matrix_2计算紧邻的单元格和单元格的总和。

matrix_2 = np.zeros((y_segment, x_segment), dtype=int)
for y_matrix in xrange(0, y_segment, 1):
    for x_matrix in xrange(0, x_segment, 1):
        if matrix[y_matrix][x_matrix] != 0:
            if 0 < x_matrix < x_segment - 1 and 0 < y_matrix < y_segment - 1:
                # print "y_matrix: " + str(y_matrix) + ", x_matrix: " + str(x_matrix)
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix-1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix-1][x_matrix-1] + matrix[y_matrix-1][x_matrix+1] + \
                                           matrix[y_matrix+1][x_matrix-1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix][x_matrix-1] + \
                                           matrix[y_matrix][x_matrix+1]
            if x_matrix == 0 and y_matrix == 0:  # 1
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix+1] + \
                                           matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix]
            if x_matrix == 0 and y_matrix == y_segment-1:  # 10
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix - 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1]
            if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix == y_segment-1:  # 12
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1]
            if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix == 0:  # 3
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix-1] + \
                                           matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix]
            if x_matrix == 0 and y_matrix != 0 and y_matrix != y_segment-1:
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix-1][x_matrix] + \
                                               matrix[y_matrix-1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix] + \
                                               matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix][x_matrix+1]
            if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix != 0 and y_matrix != y_segment-1:
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix][x_matrix - 1]
            if y_matrix == 0 and x_matrix != 0 and x_matrix != x_segment-1:
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1] + \
                                           matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix + 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1]
            if y_matrix == y_segment-1 and x_matrix != 0 and x_matrix != x_segment-1:
                matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1] + \
                                           matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
                                           matrix[y_matrix - 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1]

但是我知道我想计算细胞周围9x9细胞的总和。 有功能吗？因为我的代码肯定写得不好而且会很长。谢谢。

2 个答案:

答案 0 :(得分：2)

使用convolution

内核

size=3
kernel = np.ones((size,size))

array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])

计算

result = signal.convolve(matrix, kernel, method='direct').astype(int)

array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 4, 2, 0, 0, 0],
        [1, 2, 3, 2, 2, 4, 6, 6, 3, 1, 0, 0],
        [1, 2, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 3, 2, 0, 0],
        [1, 2, 5, 6, 8, 8, 7, 6, 3, 2, 0, 0],
        [0, 0, 2, 4, 7, 7, 6, 4, 2, 1, 0, 0],
        [0, 0, 1, 2, 4, 4, 4, 2, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])

修整

这也会添加外层，因此您需要修剪这些

result_trimmed = result[(size-1)//2:-(size-1)//2,(size-1)//2:-(size-1)//2]

array([[0, 0, 0, 0, 2, 4, 4, 2, 0, 0],
       [2, 3, 2, 2, 4, 6, 6, 3, 1, 0],
       [2, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 3, 2, 0],
       [2, 5, 6, 8, 8, 7, 6, 3, 2, 0],
       [0, 2, 4, 7, 7, 6, 4, 2, 1, 0],
       [0, 1, 2, 4, 4, 4, 2, 1, 0, 0]])

Pure python

这与scipy替代

相同 
from itertools import product
def convolution(matrix, size):
    if size % 2 != 1:
        ValueError('`size` must be an odd integer')
    h, w = (len(matrix), max(len(row) for row in matrix), )
#     print(w, h)
    result = [[0] * w for _ in range(h)]
    for x, y in product(range(w), range(h)):
#         print(x, y)
        y_min, y_max = max(0, y - size // 2), min(h, y + size // 2 + 1)
        x_min, x_max = max(0, x - size // 2), min(w, x + size // 2 + 1)
#         print(matrix[y][x], x_min, x_max, y_min, y_max)
        rows = matrix[y_min: y_max]
        result[y][x] = sum(sum(row[x_min: x_max]) for row in rows)
    return result

OP的matrix2

如果这是OP期望的结果，可以通过

来实现

numpy方法：

假设matrix是初始矩阵的np.array形式

np.where(matrix != 0, result_trimmed, 0)

array([[0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 0, 0, 0],
       [2, 4, 4, 0, 6, 6, 0, 3, 0, 0],
       [0, 0, 6, 8, 8, 7, 0, 3, 0, 0],
       [0, 0, 4, 7, 7, 6, 4, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0]])

native python

在内循环中添加2行：

...
    for x, y in product(range(w), range(h)):
        if matrix[y][x] == 0:
            continue
...

答案 1 :(得分：0)

如果我错了，请纠正我 细胞 0, 0, 0, 0, 295,100001, .... this part comes from inlet_10_00_00.csv 0, 1, 1, 0, 296,100002, ... 0, 0, 0, 1, 292,100008, ... this part comes from inlet_10_00_01.csv 0, 1, 1, 1, 294,100012, ... 我们正在添加以下值

matrix[r][c]

我已经写了以下代码，请检查。

r-1,c-1
r-1,c
r-1,c+1
r,c-1
r,c
r,c+1
r+1,c-1
r+1,c
r+1,c+1
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