从numpy数组中获取给定半径的值[重复]

Question

我想在 python 的二维 numpy 数组中围绕给定值恢复“缓冲区”。这个想法是选择给定半径内包含的所有值，然后将它们屏蔽。它会是这样的：

1. 在矩阵中选择一个“单元格”，如matrix[x, y]
2. 获取邻域中包含的单元格，其中与x, y 的距离小于半径r

我想为此实现一个快速函数，因为我有一个大数组要处理（形状为 7000 x 10000）。

Answer 1

numpy 切片开箱即用，速度非常快：

x
Out[38]: 
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])

x[0:3,0:3] #neighbors distance=1 from (1,1)
Out[39]: 
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

如果你想概括这个，写一个包装器：

def n_closest(x,n,d=1):
    return x[n[0]-d:n[0]+d+1,n[1]-d:n[1]+d+1]

演示：

y = np.diag(np.ones(10))

n_closest(y,(1,3))
Out[67]: 
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.]])

n_closest(y,(2,3),d=2)
Out[69]: 
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.]])

这是一个基本的“方形”面具，如果您需要不同形状的面具，很容易制作。目前还不清楚这是否是您想要的。