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是否有类似于支持向量输出ndimage的generic_filter的过滤器？我没有设法使scipy.ndimage.filters.generic_filterreturn 超过一个标量。取消注释下面代码中的行以获取错误：TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars.

我正在寻找一个处理 2D 或 3D 数组并在每个点返回一个向量的通用过滤器。因此，输出将增加一个维度。对于下面的示例，我希望是这样的：

m.shape    # (10,10)
res.shape  # (10,10,2)

示例代码

import numpy as np
from scipy import ndimage

a = np.ones((10, 10)) * np.arange(10)

footprint = np.array([[1,1,1],
                    [1,0,1],
                    [1,1,1]])

def myfunc(x):
    r = sum(x)
    #r = np.array([1,1])  # uncomment this
    return r

res = ndimage.generic_filter(a, myfunc, footprint=footprint)
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2 回答 2

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generic_filter期望myfunc返回一个标量，而不是一个向量。但是，没有什么可以阻止myfunc将信息添加到myfunc例如作为额外参数传递给的列表中。

generic_filter我们可以通过重塑这个列表来生成我们的向量值数组，而不是使用返回的数组。

例如，

import numpy as np
from scipy import ndimage

a = np.ones((10, 10)) * np.arange(10)

footprint = np.array([[1,1,1],
                      [1,0,1],
                      [1,1,1]])

ndim = 2
def myfunc(x, out):
    r = np.arange(ndim, dtype='float64')
    out.extend(r)
    return 0

result = []
ndimage.generic_filter(
    a, myfunc, footprint=footprint, extra_arguments=(result,))
result = np.array(result).reshape(a.shape+(ndim,))
于 2015-02-28T02:47:43.973 回答
0

我想我明白了你的要求，但我不完全确定它是如何ndimage.generic_filter工作的（来源是多么深奥！）。

这里只是一个简单的包装函数。这个函数将接受一个数组，所有ndimage.generic_filter需要的参数。函数返回一个数组，其中前一个数组的每个元素现在由一个形状为 (2,) 的数组表示，函数的结果存储为该数组的第二个元素。

def generic_expand_filter(inarr, func, **kwargs):
    shape = inarr.shape
    res = np.empty((  shape+(2,) ))
    temp = ndimage.generic_filter(inarr, func, **kwargs)
    for row in range(shape[0]):
        for val in range(shape[1]):
            res[row][val][0] = inarr[row][val]
            res[row][val][1] = temp[row][val]
    return res

该函数的输出，其中res仅表示generic_filter并且 res2 表示generic_expand_filter，是：

>>> a.shape #same as res.shape
(10, 10)
>>> res2.shape
(10, 10, 2)

>>> a[0]
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])
>>> res[0]
array([  3.,   8.,  16.,  24.,  32.,  40.,  48.,  56.,  64.,  69.])
>>> print(*res2[0], sep=", ") #this is just to avoid the vertical default output
[ 0.  3.], [ 1.  8.], [  2.  16.], [  3.  24.], [  4.  32.], [  5.  40.], [  6.  48.], [  7.  56.], [  8.  64.], [  9.  69.]

>>> a[0][0]
0.0
>>> res[0][0]
3.0
>>> res2[0][0]
array([ 0.,  3.])

当然，您可能不想保存旧数组，而是将两个字段都作为新结果。除非我不知道您到底在想什么，如果您要存储的两个值不相关，只需添加一个temp2and并用相同的值func2调用另一个并将其存储为第一个值。generic_filter**kwargs

但是，如果你想要一个使用多个元素计算的实际向量inarr，这意味着两个新创建的字段不是独立的，你只需要编写那种函数，一个接受数组的函数idx，idy索引并返回一个 tuple\list\array 值，然后您可以将其解包并分配给结果。

于 2015-02-28T00:13:10.813 回答