python – 计算另一个数组中没有重叠的数组的出现次数

发布时间：2020-12-16 22:42:05 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个mxn矩阵A,其中m％t = n％t = 0,因此较小的txt矩阵B平铺矩阵而没有边框或重叠.我想检查A是否完全由B的瓦片组成,而不是尽可能有效地计算作为中间步骤的瓦片.此外,对于我的特殊用例,没有必要知道B.测试A是否在每个方向上严格重复每个txt瓦片就足够了.

我有一个mxn矩阵A,其中m％t = n％t = 0,因此较小的txt矩阵B平铺矩阵而没有边框或重叠.我想检查A是否完全由B的瓦片组成,而不是尽可能有效地计算作为中间步骤的瓦片.此外,对于我的特殊用例,没有必要知道B.测试A是否在每个方向上严格重复每个txt瓦片就足够了.

数字示例：

A = [[1,1,0],[0,1],[1,1]]
B.shape = [2,2]
--> True
B.shape = [1,1]
--> False

到目前为止,我计算了一个比较矩阵C,它只是B的平铺,以适应A的大小：

import numpy as np
x,y      = B.shape
x_a,y_a = A.shape
x_t = x_a/x
y_t = y_a/y
B_dash = A[:x,:y]
C = np.tile(B_dash,(x_t,y_t))
np.count_nonzero(A-C)

有没有更快的方法,不计算C？

最佳答案

Appproach#1：似乎我们将A中B的出现次数计算为不同的块.所以,我们可以使用skimage.util.view_as_blocks –

from skimage.util import view_as_blocks as viewW

out = np.count_nonzero((viewW(A,B.shape) == B).all((2,3)))

Appproach#2：与NumPy保持联系,我们会 –

m1,n1 = A.shape
m2,n2 = B.shape
out = np.count_nonzero((A.reshape(m1//m2,m2,n1//n2,n2) == B[:,None]).all((1,3)))

样品运行 –

In [274]: A
Out[274]: 
array([[2,2,[5,3,5,[3,6],1]])

In [275]: B
Out[275]: 
array([[3,3],0]])

In [276]: np.count_nonzero((viewW(A,3)))
Out[276]: 1



In [278]: A
Out[278]: 
array([[2,1]])

In [279]: B
Out[279]: 
array([[3,0]])

In [280]: np.count_nonzero((viewW(A,3)))
Out[280]: 2

（编辑：李大同）

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