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我正在使用scipy.ndimage.generic_filter来计算数组的局部模态值。我正在比较两种方法，看看哪种方法更快（因为第一种方法很慢）。我的第一种方法是；

import numpy as np
import scipy.stats as stats
import scipy.ndimage

def modal(arr):
    return stats.mode(arr, axis=None)[0][0]

x = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))
scipy.ndimage.filters.generic_filter(x, modal, size=3)

我的第二种方法是；

def modal(arr):
    return np.argmax(np.bincount(arr.flatten()))

x = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))
scipy.ndimage.filters.generic_filter(x, modal, size=3)

但是通过第二种方法，我得到了这个：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-122-2e9030c57d71> in <module>()
      1 #%timeit -n 5 -r 1
----> 2 scipy.ndimage.filters.generic_filter(x, modal, size=3)

C:\Python27\ArcGIS10.2\lib\site-packages\scipy\ndimage\filters.pyc in generic_filter(input, function, size, footprint, output, mode, cval, origin, extra_arguments, extra_keywords)
   1161     mode = _ni_support._extend_mode_to_code(mode)
   1162     _nd_image.generic_filter(input, function, footprint, output, mode,
-> 1163                          cval, origins, extra_arguments, extra_keywords)
   1164     return return_value

<ipython-input-118-86ea9b03ed30> in modal(arr)
      1 def modal(arr):
----> 2     return np.argmax(np.bincount(arr.flatten()))
      3     return stats.mode(arr, axis=None)[0][0]

TypeError: array cannot be safely cast to required type

当我运行这个：

stats.mode(x, axis=None)[0][0] == np.argmax(np.bincount(x.flatten()))

它返回True

为什么generic_filter使用方法时会抛出类型错误numpy.bincount而不是stats.mode返回值相同时的方法？

我在 Windows 7 上使用 Python 2.7.3、Numpy 1.6.1 和 Scipy 0.14.0（我坚持使用这个版本的 Numpy 和 Python，因为这是 ESRI ArcGIS 附带的）。我尝试安装 scikit-image 来计算模态过滤器，但我在安装时遇到了其他错误，并认为解决这个问题更简单！

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您可以通过在以下位置添加打印语句来调查此错误modal：

def modal(arr):
    print(arr)
    return np.argmax(np.bincount(arr.flatten()))

你会看到像这样的输出

[ 92.  92.  31.  92.  92.  31.  87.  87.  18.]

这表明arr包含浮点数，而不是整数。说明其第一个参数的文档np.bincount必须是非负整数的一维数组。

因此，您可以通过astype('int64')将浮点数转换为整数来避免错误。

import numpy as np
import scipy.stats as stats
import scipy.ndimage

def modal(arr):
    return stats.mode(arr, axis=None)[0][0]

def modal2(arr):
    count = np.bincount(arr.astype('int64'))
    return np.argmax(count)

x = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))

out = np.empty_like(x, dtype='float')
scipy.ndimage.filters.generic_filter(x, modal, size=3, output=out)
print(out)

scipy.ndimage.filters.generic_filter(x, modal2, size=3, output=out)
print(out)

PS。由于已经是一维的，flatten因此可以删除对的调用。arr

于 2014-12-03T00:53:20.290 回答