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performance - 快速计算二进制numpy数组的质心

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 00:06:54

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我有一个 0 和 1 的 numpy 数组(512 x 512)。我想计算 centroid 1 的形状(它们都连接在阵列中间的一个圆形 blob 中)。

for i in xrange(len(array[:,0])):
    for j in xrange(len(array[0,:])):
        if array[i,j] == 1:
            x_center += i
            y_center += j

count = (aorta == 1).sum()
x_center /= count
y_center /= count

有没有办法加快我上面的计算？我可以使用 numpy.where() 之类的吗？是否有任何 python 函数可以并行执行此操作？

最佳答案

您可以替换两个嵌套循环以获取中心点的坐标，如下所示 -

x_center, y_center = np.argwhere(array==1).sum(0)/count

关于performance - 快速计算二进制numpy数组的质心，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38933566/

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