應用偏移從np.where

I獲得具有三維numpy的陣列和我獲得滿足一定的條件的索引的索引，例如：應用偏移從np.where

a = np.tile([[1,2],[3,4]],(2,2,2)) 
indices = np.where(a == 2)

向該指數，我需要應用偏移量，例如（0，0，1），並查看是否符合其他條件。

事情是這樣的：

offset = [0, 0, 1] 
indices_shift = indices + offset 

count = 0 
for i in indices_shift: 
    if a[i] == 3: 
     count += 1

在這個例子中，與膠印的（0,0,1），該指數的樣子：

indices = (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 2], dtype=int64), array([1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3], dtype=int64))

，我認爲加偏移結果應該是這樣的：

indices_shift = (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 2], dtype=int64), array([2, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4], dtype=int64))

有沒有簡單的方法來做到這一點？

謝謝。

來源

2017-07-18 Greynes

你是什麼意思的「轉變」？按照[mcve]提問時，試着給出預期的輸出。 –

按班次我的意思是抵消。在這個例子中，我想將1添加到最後一個維度。我會盡力澄清這個問題。 – Greynes

移位索引超出範圍時，預期輸出是多少？ –

這裏有一個方法 -

idx = np.argwhere(a == 2)+[0,0,1] 
valid_mask = (idx< a.shape).all(1) 
valid_idx = idx[valid_mask] 
count = np.count_nonzero(a[tuple(valid_idx.T)] == 3)

步驟：

獲取指數對2匹配。在這裏使用np.argwhere來獲得一個漂亮的2D數組，每列代表一個軸。另一個好處是這使得通用處理具有一般維數的數組。然後，以廣播的方式添加offset。這是idx。
在idx的索引中，幾乎沒有超出數組形狀的無效索引。所以，得到一個有效的掩碼valid_mask，因此其中有效索引valid_idx。
最後用這些數組索引到輸入數組中，並與3進行比較並計算匹配數。

來源

2017-07-18 10:46:39 Divakar

應用偏移從np.where

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