python - 像 GIMP/Photoshop Canvas 一样转换 numpy 二维数组

Question

我有一个 3D numpy 数组，我像使用多层的 2D 数组一样威胁它。在下面的示例中，我有 2 层 2d 数组，宽度为 4，高度为 3。

import numpy
mapTiles=numpy.array(([[1,1,1,1],
                    [1,1,1,1],
                    [1,1,1,1]],
                   [[2,0,2,2],
                    [0,0,2,2],
                    [0,0,0,2]]))

我需要以与 Gimp/Photoshop/Aseprite Canvas 类似的方式转换这个 numpy 数组。因此使用高度、宽度以及垂直和水平偏移值。

• 如果生成的数组较大，请保持维度顶部/左侧对齐并用零填充。

• 如果结果数组较小，则直接剪切。

• 如果偏移超出宽度和高度限制，则直接剪切。用零填充空格。

我只能用很多 if 条件来设想这一点，下面只是其中一种可能的情况。有没有专门为此制定的方法？要创建新数组并复制，是否有其他方法可以仅使用 for ？

mapResize(mapTiles, width,height,offsetx=0,offsety=0):
    if(width-offsetx < len(mapTiles[0][0]) and height-offsety < len(mapTiles[0])):
        x=min(max(offsetx,0),len(mapTiles[0][0]))
        y=min(max(offsety,0),len(mapTiles[0]))
        return mapTiles[:,y:(y+height),x:(x+width)]

Answer 1

我认为这样做可以(下次尝试显示预期输出):

def mapResize(m, w, h, xo, yo):
    pads=((0,0),(abs(yo),abs(yo)+h),(abs(xo),abs(xo)+w))
    bigMap=np.lib.pad(m,pads,'constant',constant_values=0)
    return bigMap[:,yo+abs(yo):yo+abs(yo)+h,xo+abs(xo):xo+abs(xo)+w]

mapResize(mapTiles,3,5,1,-2)
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 2, 2],
        [0, 2, 2],
        [0, 0, 2]]])

基本上，制作一个大的填充数组并将其切片到适当的大小。