numpy - 如何隔离具有受限高度的 3d 表面区域？

Question

我有一个通过以下代码行以元组形式表示的 2 变量离散函数：

hist_values, hist_x, hist_y = np.histogram2d()

您可以在哪里想到一个非光滑的 3d 表面，其中hist_values是边缘坐标为 ( hist_x , hist_y ) 的网格处的表面高度。

现在，我想收集hist_values高于某个阈值水平的那些网格。

Answer 1

您可以简单地将hist_values与进行比较，这将为您提供一个掩码作为可用于切片threshold的数组，例如：bool

import numpy as np

# prepare random input
arr1 = np.random.randint(0, 100, 1000)
arr2 = np.random.randint(0, 100, 1000)

# compute 2D histogram
hist_values, hist_x, hist_y = np.histogram2d(arr1, arr2)

mask = hist_values > threshold  # the array of `bool`
hist_values[mask]  # only the values above `threshold`

当然，这些值随后会被收集到一个扁平化的数组中。或者，您也可以mask用来实例化一个掩码数组对象（使用numpy.ma，请参阅文档以获取更多信息）。

如果您在发生这种情况的坐标之后，您应该使用numpy.where().

# i0 and i1 contain the indices in the 0 and 1 dimensions respectively
i0, i1 = np.where(hist_values > threshold)

# e.g. this will give you the first value satisfying your condition
hist_values[i0[0], i1[0]]

对于 和 的相应值，hist_x您hist_y应该注意这些是箱的边界，而不是例如中间值，因此您可以求助于它的下限或上限。

# lower edges of `hist_x` and `hist_y` respectively...
hist_x[i0]
hist_y[i1]

# ... and upper edges
hist_x[i0 + 1]
hist_y[i1 + 1]