加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 李大同 (https://www.lidatong.com.cn/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 编程开发 > Python > 正文

python – Numpy Routine(s)在2d数组中创建一个常规网格

发布时间:2020-12-16 22:59:36 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我正在尝试编写一个函数,在2d数组中创建一个5像素乘5像素的规则网格.我希望numpy.arange和numpy.repeat的某些组合可能会这样做,但到目前为止我还没有运气,因为numpy.repeat只会沿着同一行重复. 这是一个例子: 假设我想要一个2d阵列形状(20,15)内的5×5网格.
我正在尝试编写一个函数,在2d数组中创建一个5像素乘5像素的规则网格.我希望numpy.arange和numpy.repeat的某些组合可能会这样做,但到目前为止我还没有运气,因为numpy.repeat只会沿着同一行重复.

这是一个例子:

假设我想要一个2d阵列形状(20,15)内的5×5网格.它应该看起来像:

array([[ 0,1,2,2],[ 0,[ 3,3,4,5,5],[ 6,6,7,8,8],[ 9,9,10,11,11],11]])

我意识到我可以简单地使用循环和切片来实现这一点,但我可以将它应用于非常大的数组,我担心它的性能太慢或不切实际.

有人能推荐一种方法来实现这一目标吗?

提前致谢.

更新:

提供的所有答案似乎都运作良好.任何人都可以告诉我哪些对大型阵列使用效率最高?通过大阵列,我的意思是它可以是100000 x 100000或更多,具有15 x 15网格单元尺寸.

解决方法

广播是这里的答案:
m,n,d = 20,15,5
arr = np.empty((m,n),dtype=np.int)
arr_view = arr.reshape(m // d,d,n // d,d)
vals = np.arange(m // d * n // d).reshape(m // d,1)
arr_view[:] = vals

>>> arr
array([[ 0,11]])

(编辑:李大同)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    推荐文章
      热点阅读