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python - 添加不同大小/形状的置换 NumPy 矩阵

coder 2023-08-18 原文

简而言之:我有两个矩阵(或数组):

import numpy

block_1 = numpy.matrix([[ 0, 0, 0, 0, 0],
                        [ 0, 0, 0, 0, 0],
                        [ 0, 0, 0, 0, 0],
                        [ 0, 0, 0, 0, 0]])

block_2 = numpy.matrix([[ 1, 1, 1],
                        [ 1, 1, 1],
                        [ 1, 1, 1],
                        [ 1, 1, 1]])

我有 block_2 在 block_1 元素坐标系中的位移。

pos = (1,1)

我希望能够(快速)添加它们，以获得:

[[0 0 0 0 0]
 [0 1 1 1 0]
 [0 1 1 1 0]
 [0 1 1 1 0]]

总而言之:我想要一种将两个不同形状的矩阵相加的快速方法，其中一个矩阵可以被置换。结果矩阵必须具有第一个矩阵的形状，并且两个矩阵之间的重叠元素相加。如果没有重叠，则只返回第一个矩阵而不改变。

我有一个功能可以正常工作，但有点难看，而且是元素方面的:

def add_blocks(block_1, block_2, pos):
    for i in xrange(0, block_2.shape[0]):
        for j in xrange(0, block_2.shape[1]):
            if (i + pos[1] >= 0) and (i + pos[1] < block_1.shape[0])
               and (j + pos[0] >= 0) and (j + pos[0] < block_1.shape[1]):
                block_1[pos[1] + i, pos[0] + j] += block_2[i,j]
    return block_1

广播或切片是否可以做到这一点？

我觉得我可能遗漏了一些明显的东西。

最佳答案

一个看起来像 MATLAB 解决方案的简单解决方案是:

import numpy as np

block1 = np.zeros((5,4))
block2 = np.ones((3,2))

block1[1:4,2:4] += block2  # use array slicing

print(block1)

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

所以把它打包成一个可重用的函数:

import numpy as np

def addAtPos(mat1, mat2, xypos):
    """
    Add two matrices of different sizes in place, offset by xy coordinates
    Usage:
      - mat1: base matrix
      - mat2: add this matrix to mat1
      - xypos: tuple (x,y) containing coordinates
    """
    x, y = xypos
    ysize, xsize = mat2.shape
    xmax, ymax = (x + xsize), (y + ysize)
    mat1[y:ymax, x:xmax] += mat2
    return mat1

block1 = np.zeros((5,4))
block2 = np.ones((3,2))
pos = (2,1)
print(addAtPos(block1, block2, pos))

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

关于python - 添加不同大小/形状的置换 NumPy 矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9886303/

pythonNumPyblockcodesection

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