在数组中找到最“空”的地方

Question

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]

])

正如你所看到的，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。

目前我试图做的是使用这样的函数将该数组切成相同大小的四个部分：

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。在总和最低的地方切入，然后再切入 4，依此类推……但我觉得这不是正确的事情……

Answer 1

我基本上是从Efficient way借用代码来查找 2D numpy 数组中特定值的最大区域，但它没有找到（或至少是定义）中心。为此，我们可以使用ndimage.measurements.center_of_massimport numpy as npfrom scipy import ndimagefoo = 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]])label, num_label = ndimage.label(foo == 0)size = np.bincount(label.ravel())biggest_label = size[1:].argmax() + 1clump_mask = label == biggest_labelcenter = ndimage.measurements.center_of_mass(clump_mask)这给出： (7.238095238095238, 6.571428571428571)