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我有两个矩阵:在“矩阵”中有 0 和 1。在“矩阵_2”中我想对单个单元格周围的单元格求和。例如:
matrix =
[[0 0 0 0 0 1 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 0]
[1 1 1 0 1 1 0 1 0 0]
[0 0 1 1 1 1 0 1 0 0]
[0 0 1 1 1 1 1 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]]
和
matrix_2 =
[[0 0 0 0 0 4 4 0 0 0]
[0 0 0 0 0 6 6 0 0 0]
[2 4 4 0 6 6 0 3 0 0]
[0 0 6 8 8 7 0 3 0 0]
[0 0 4 7 7 6 4 0 0 0]
[0 0 0 0 4 0 0 0 0 0]]
在这种情况下,matrix_2 计算单元格和紧邻单元格的总和。
matrix_2 = np.zeros((y_segment, x_segment), dtype=int)
for y_matrix in xrange(0, y_segment, 1):
for x_matrix in xrange(0, x_segment, 1):
if matrix[y_matrix][x_matrix] != 0:
if 0 < x_matrix < x_segment - 1 and 0 < y_matrix < y_segment - 1:
# print "y_matrix: " + str(y_matrix) + ", x_matrix: " + str(x_matrix)
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix-1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix-1][x_matrix-1] + matrix[y_matrix-1][x_matrix+1] + \
matrix[y_matrix+1][x_matrix-1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix][x_matrix-1] + \
matrix[y_matrix][x_matrix+1]
if x_matrix == 0 and y_matrix == 0: # 1
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix+1] + \
matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix]
if x_matrix == 0 and y_matrix == y_segment-1: # 10
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix - 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1]
if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix == y_segment-1: # 12
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1]
if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix == 0: # 3
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix-1] + \
matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix]
if x_matrix == 0 and y_matrix != 0 and y_matrix != y_segment-1:
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix-1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix-1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix+1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix+1][x_matrix+1] + matrix[y_matrix][x_matrix+1]
if x_matrix == x_segment-1 and y_matrix != 0 and y_matrix != y_segment-1:
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix][x_matrix - 1]
if y_matrix == 0 and x_matrix != 0 and x_matrix != x_segment-1:
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1] + \
matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix + 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix + 1][x_matrix - 1]
if y_matrix == y_segment-1 and x_matrix != 0 and x_matrix != x_segment-1:
matrix_2[y_matrix][x_matrix] = matrix[y_matrix][x_matrix] + matrix[y_matrix][x_matrix + 1] + \
matrix[y_matrix][x_matrix - 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix] + \
matrix[y_matrix - 1][x_matrix + 1] + matrix[y_matrix - 1][x_matrix - 1]
但我想计算单元格周围 9x9 单元格的总和。有那个功能吗?因为肯定我的代码写得不好,而且会很长。谢谢。
最佳答案
使用 convolution
size=3
kernel = np.ones((size,size))
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
result = signal.convolve(matrix, kernel, method='direct').astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 4, 2, 0, 0, 0],
[1, 2, 3, 2, 2, 4, 6, 6, 3, 1, 0, 0],
[1, 2, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 3, 2, 0, 0],
[1, 2, 5, 6, 8, 8, 7, 6, 3, 2, 0, 0],
[0, 0, 2, 4, 7, 7, 6, 4, 2, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 2, 4, 4, 4, 2, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])
这也增加了外层,所以你需要修剪它们
result_trimmed = result[(size-1)//2:-(size-1)//2,(size-1)//2:-(size-1)//2]
array([[0, 0, 0, 0, 2, 4, 4, 2, 0, 0],
[2, 3, 2, 2, 4, 6, 6, 3, 1, 0],
[2, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 3, 2, 0],
[2, 5, 6, 8, 8, 7, 6, 3, 2, 0],
[0, 2, 4, 7, 7, 6, 4, 2, 1, 0],
[0, 1, 2, 4, 4, 4, 2, 1, 0, 0]])
这与 scipy
替代方案相同
from itertools import product
def convolution(matrix, size):
if size % 2 != 1:
ValueError('`size` must be an odd integer')
h, w = (len(matrix), max(len(row) for row in matrix), )
# print(w, h)
result = [[0] * w for _ in range(h)]
for x, y in product(range(w), range(h)):
# print(x, y)
y_min, y_max = max(0, y - size // 2), min(h, y + size // 2 + 1)
x_min, x_max = max(0, x - size // 2), min(w, x + size // 2 + 1)
# print(matrix[y][x], x_min, x_max, y_min, y_max)
rows = matrix[y_min: y_max]
result[y][x] = sum(sum(row[x_min: x_max]) for row in rows)
return result
matrix2
如果这是 OP 期望的结果,则可以通过以下方式实现
假设matrix
是初始矩阵的np.array
形式
np.where(matrix != 0, result_trimmed, 0)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 0, 0, 0],
[2, 4, 4, 0, 6, 6, 0, 3, 0, 0],
[0, 0, 6, 8, 8, 7, 0, 3, 0, 0],
[0, 0, 4, 7, 7, 6, 4, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0]])
在内部循环中添加 2 行:
...
for x, y in product(range(w), range(h)):
if matrix[y][x] == 0:
continue
...
关于python - 用python计算矩阵中单个单元格周围的单元格总和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49194152/
我基本上有三个表: hunt_c_usershunt_c_collected_eggshunt_c_achievements 我目前只使用 hunt_c_users 和 hunt_c_collecte
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我正在尝试计算在我们的数据库中跟踪的花费总额。每个订单文档包含一个字段“total_price” 我正在尝试使用以下代码: db.orders.aggregate({ $group: {
给定 Excel 2013(或更高版本)中的 2 个命名表: tbl发票 ID InvRef Total 1 I/123 45 2 I/234
希望你们一切都好。我来这里是因为我从今天早上开始就试图解决一个问题,我再也受不了了。 这就是上下文:我有一个 excel 工作簿,其中有不同的工作表,其中包含不同国家/地区的不同商业计划。我的目标是制
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所以,我需要聚合日期相同的行。 到目前为止,我的代码返回以下内容: date value source 0 2018-04-08 15:52:26.1
我有数字输入 数量约为 30 我需要将它们全部汇总到一个字段 我拥有的在下面 查看:
您好,我正在尝试根据以下数据计算过去三个月中出现不止一次的不同帐户 ID 的数量;我想要 2 作为查询结果,因为 test1@gmail.com 和 test2@gmail.com 出现超过 1 次。
我有两个带有以下字段的表: ... orders.orderID orders.orderValue 和 payments.orderID payments.payVal 在 payments.pay
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我有两个表(输入和类别): CREATE TABLE categories ( iId INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, sNam
我是一名优秀的程序员,十分优秀!