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<分区>
假设我有以下 numpy 数组:
foo = np.asarray([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
])
如您所见，它包含一些 0 和 1。我正在寻找这个数组中最“空”的地方。我的意思是你找到更高密度 0 的地方。我想做一个函数，返回那个地方中心的行和列索引。
目前我尝试做的是使用如下函数将该数组分成四个相同大小的部分:
def blockshaped(arr, nrows, ncols):
"""Return an array of shape (n, nrows, ncols)."""
h, w = arr.shape
arr = arr.reshape(h // nrows, nrows, -1, ncols)
arr = arr.swapaxes(1, 2)
arr = arr.reshape(-1, nrows, ncols)
return (arr)
然后我计算每个部分的总和。从总和最低的地方切入，然后在 4 时再次切入，依此类推……但我觉得这不是正确的事情……
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！