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我有一个来自图像的 300 x 200 的二维数组。我想为每 20 x 20 块生成一个坐标对列表，直到数组结束。

从网格生成坐标对是直截了当的，但我被困在如何迭代数组中的 20 x 20 块。我是 numpy 和数组的新手。

w, h = 300, 200
coordinates = [(x, y) for x in xrange(w) for y in xrange(h)]
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3 回答 3

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如果要遍历原始数组，可以执行以下操作：

w,h = 6,4
n = 2                   #Height of window
m = 2                   #Width of window
k = h / n               #Must divide evenly
l = w / m               #Must divide evenly

data = np.random.randint(0,90,(h,w))
data
[[45 39 36 25 30 21]
 [48 27 46 48 20 87]
 [19 20 59 27 41 52]
 [52 11 42 30 85 49]]

for h in xrange(k):
    for w in xrange(l):
        print data[h*n:(h+1)*n,w*m:(w+1)*m]


[[45 39]
 [48 27]]
[[36 25]
 [46 48]]
[[30 21]
 [20 87]]

[[19 20]
 [52 11]]
[[59 27]
 [42 30]]
[[41 52]
 [85 49]]

您可以切换循环的顺序以首先出现不同的窗口。

您还可以预先生成所有索引：

inds = np.arange(w*h).reshape(k,n,l,m).swapaxes(1,2).reshape(k,l,n*m)
#The final reshape can be reshape(k*l,n*m) if you do not want a double loop. 

for h in xrange(k):
    for w in xrange(l):
        print np.take(data,inds[h,w])

[45 39 48 27]
[36 25 46 48]
[30 21 20 87]
[19 20 52 11]
[59 27 42 30]
[41 52 85 49]

你也有这个选项：

[np.split(x,k,axis=0) for x in np.split(data,l,axis=1)]

[[array([[45, 39],
       [48, 27]]), 
array([[19, 20],
       [52, 11]])], 
[array([[36, 25],
       [46, 48]]), 
array([[59, 27],
       [42, 30]])], 
[array([[30, 21],
       [20, 87]]), 
array([[41, 52],
       [85, 49]])]]

注意上面我切换了输出顺序，你可以使用：

[np.split(x,l,axis=1) for x in np.split(data,k,axis=0)]

与所有其他人一样返回，我只是想举个例子。

于 2013-10-12T16:05:38.657 回答
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如果我理解正确。

w, h = 300, 200
coordinates = [(x,y) for x in xrange(0, w, 20) for y in xrange(0, h, 20)]
于 2013-10-12T12:55:51.413 回答
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以下代码生成一个列表totalList，其中每个元素本身都是特定 20x20 块中所有坐标的列表。如果您愿意，您可以将其简化为另一个列表理解，但我个人认为这不是很可读。

w, h = 300, 200
blockSize = 20
totalList = []

for xStart in xrange(0, w, blockSize):
    xEnd = min(xStart+blockSize, w)
    for yStart in range(0, h, blockSize):
        yEnd = min(yStart+blockSize, h)
        partCoords = [(x,y) for x in xrange(xStart, xEnd) for y in xrange(yStart, yEnd)]
        totalList.append(partCoords)
于 2013-10-12T14:02:48.697 回答