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假设我有一个(灰度)像素列表,例如
x = np.array([13, 14, 14, 14, 15])
y = np.array([ 2, 7, 5, 7, 8])
V = np.array([.3, .7, .4, .2, .1])
所以,例如第二个像素位于位置
(14, 7)
强度
0.7
注意:
x
在此列表中始终不减少。所以
p > q => x[p] >= x[q]
.
#1
和
#3
有坐标
(14, 7)
.
x2 = np.array([ 13, 14 , 14, 15 ])
y2 = np.array([ 2, 7 , 5, 8 ])
V2 = np.array([ .3, .7+.2 , .4, .1 ])
注意:顺序并不重要,因此通过增加
y
进行排序可能会有所帮助。对于具有给定
x
的像素.
x, y -> x + y*nPixelsX
,所以现在我正在处理对,例如
(1073, 0.4), (1071, 1.8), (1073, 0.7)
我可以排序。
# split columns of tradematrix into 1D numpy arrays
time_ms, price, vol, buyer_is_maker = ᬑ.ᘐA.T
# TODO: https://stackoverflow.com/questions/67191535/efficiently-plot-set-of-coordinatevalues-to-numpy-array-bitmap
# convert time,price to pixel x,y coords
x = pX(time_ms)
y = pY(price)
brightness = vol
rgb_channel = np.where(buyer_is_maker, 2, 1) # cv2 uses BGR not RGB
# make a clear canvas
𐌎f = np.zeros((ᬑ.pixelsY, ᬑ.pixelsX, 3))
# additively plot trades
for i in range(len(ᬑ.ᘐA)):
try:
𐌎f[y[i],x[i],rgb_channel[i]] += brightness[i]
except:
# don't plot offscreen coords
# try/catch is waaay faster than doing if on_screen(x[i],y[i]):
pass
# flatten dynamic range (as some trades are huge)
# ... by doing `w -> log(1+w)` 3 times
# # This was the original (slow) code
# for _ in range(3):
# 𐌎f = np.log(1+𐌎f) # any 0 pixel maps back to 0 (log 1 = 0)
# sped up!
sparse_red = coo_matrix(𐌎f[:,:,2])
sparse_green = coo_matrix(𐌎f[:,:,1])
for _ in range(3):
np.log(1+sparse_red.data, sparse_red.data) # perform operation in place
np.log(1+sparse_green.data, sparse_green.data) # perform operation in place
𐌎f[:,:,2] = sparse_red.todense()
𐌎f[:,:,1] = sparse_green.todense()
# normalize canvas
sup = np.max(𐌎f)
if sup > 0:
𐌎f /= sup
我正在做的事情并不好。我正在将稀疏数据写入位图,以解决“同一像素上的多次交易”问题,然后对位图进行稀疏化以展平交易,然后重新组合。
最佳答案
我首先使用 np.lexsort
对数组进行排序:
i = np.lexsort([y, x]) # [0, 2, 1, 3, 4]
y = y[i] # [2, 5, 7, 7, 8]
x = x[i] # [13, 14, 14, 14, 15]
V = V[i] # [0.3, 0.4, 0.7, 0.2, 0.1]
使用
np.diff
很容易识别坐标中的重复项和
np.flatnonzero
:
mask = (np.diff(x) == 0) & (np.diff(y) == 0)
same = np.flatnonzero(mask) # [2]
问题在于,如果您有多个相同像素的副本,这并不容易处理。我建议您生成所有非重复项的索引,并进行一些小的修改:
diff = np.r_[0, 1 + np.flatnonzero(~mask)]
真正巧妙的是,
diff
中会丢失所有重复项,甚至多次访问。 .这意味着您可以将其直接传递给
np.add.reduceat
:
V = np.add.reduceat(V, diff)
您可以使用
np.delete
删除重复坐标:
x = np.delete(x, same)
y = np.delete(y, same)
如果您关心原始排序顺序,则可以使用
np.argsort
的事实。是它自己的逆。这意味着要将数组恢复到原始顺序,您需要删除
same + 1
来自
i
并对其进行 argsort 以恢复订单:
i = np.delete(i, same + 1).argsort()
x = x[i]
y = y[i]
V = V[i]
请记住,当我们删除
same
时来自
x
和
y
,我们保留了最后一个重复的元素。为了保持顺序,您可能希望保留第一个元素,因此
same + 1
.
np.add.at
以无缓冲的方式直接累积像素:
nPixelsY = 16
nPixelsX = 16
img = np.zeros((nPixelsY, nPixelsX))
np.add.at(img, (y, x), V)
你确实可以看到
>>> img[7, 14]
0.8999999999999999
对比
img[y, x] += V
,这是缓冲的,因此将丢弃重复项。
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