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python - numpy矩阵中相邻元素的高效识别

coder 2023-08-17 原文

我有一个 100 x 100 的 numpy 矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:

[0 0 0 0 0 0 0 1]
[0 2 2 0 0 0 0 0]
[0 0 2 0 0 0 0 0]  False
[0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 3 3 0 0 0 0 0]

识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？

上面的例子会返回 False。这是一个 True 示例，其中包含指示的邻接的行:

[0 0 0 0 0 0 0 1]
[0 2 2 1 1 0 0 0]   <----  True
[0 0 2 0 0 0 0 0]  
[0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 3 3 0 0 0 0 0]

对角线不算相邻。所以这个例子也会返回 False:

[0 0 0 1 1 1 1 1]
[0 2 2 0 1 0 0 0]
[0 0 2 0 0 0 0 0]   False
[0 3 0 0 0 0 0 0]
[3 3 3 0 0 0 0 0]

我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。

目前，我最好找到矩阵中的每个非零元素，然后检查其 4 个侧翼元素。

感谢所有出色的回答。

最佳答案

如果可以使用scipy使用 ndimage.label 会很容易和 ndimage.labeled_comprehension :

import numpy as np
from scipy import ndimage

def multiple_unique_item(array):
    return len(np.unique(array)) > 1

def adjacent_diff(array):
    labeled_array, num_labels = ndimage.label(array)
    labels = np.arange(1, num_labels+1)
    any_multiple = ndimage.labeled_comprehension(array, labeled_array, labels, 
                                                 multiple_unique_item, bool, 0)
    return any_multiple.any()

label 默认标记不为 0 且没有对角线的相邻值。然后理解将与标签关联的所有值传递给辅助函数——检查是否存在多个唯一值。最后它检查是否有任何标签具有多个值并返回它。

要在您的测试输入数组上进行测试:

arr1 = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,1],
                 [0,2,2,1,1,0,0,0],  
                 [0,0,2,0,0,0,0,0],
                 [0,0,0,0,0,0,0,0],
                 [0,3,3,0,0,0,0,0]])

arr2 = np.array([[0,0,0,1,1,1,1,1],
                 [0,2,2,0,1,0,0,0],
                 [0,0,2,0,0,0,0,0],  
                 [0,3,0,0,0,0,0,0],
                 [3,3,3,0,0,0,0,0]])

arr3 = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,1],
                 [0,2,2,0,0,0,0,0],
                 [0,0,2,0,0,0,0,0],  
                 [0,0,0,0,0,0,0,0],
                 [0,3,3,0,0,0,0,0]])

>>> adjacent_diff(arr1)
True
>>> adjacent_diff(arr2)
False
>>> adjacent_diff(arr3)
False

关于python - numpy矩阵中相邻元素的高效识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41214966/

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