2D NumPy 数组的蛇形遍历答案

【问题标题】：Snake traversal of 2D NumPy array2D NumPy 数组的蛇形遍历
【发布时间】：2019-09-04 17:20:18
【问题描述】：

我有以下二维数组：

In [173]: arr
Out[173]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],   # -> -> -> ->
       [ 5,  6,  7,  8],   # <- <- <- <-
       [ 9, 10, 11, 12],   # -> -> -> ->
       [13, 14, 15, 16],   # <- <- <- <-
       [17, 18, 19, 20]])  # -> -> -> ->

我想在 snake-like pattern 中遍历数组，从左上角元素开始，到右下角元素结束。

到目前为止，我有这种无趣的解决方法：

In [187]: np.hstack((arr[0], arr[1][::-1], arr[2], arr[3][::-1], arr[4]))
Out[187]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  8,  7,  6,  5,  9, 10, 11, 12, 16, 15, 14, 13, 17,
       18, 19, 20])

我们怎样才能以最小的努力做到这一点，没有循环，也没有太多的硬编码？

【问题讨论】：

标签： python numpy multidimensional-array traversal numpy-ndarray

【解决方案1】：

一种方法是从输入的副本开始，然后用输入中相应行的列翻转版本替换第二行，并使用步长切片对所有偶数行执行此操作。最后，最后需要一个ravel() 来获得所需的扁平化版本。

因此，实现看起来像这样 -

out = arr.copy()
out[1::2] = arr[1::2,::-1]
out = out.ravel()

另一种紧凑的方式是使用 np.where 在 col-flipped 和 non-flipped 版本之间进行选择，从而实现我们想要的输出 -

np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr).ravel()

用给定样本的解释-

# Array to be used for the chosing. 1s would be True ones and 0s are False
In [72]: np.arange(len(arr))[:,None]%2
Out[72]: 
array([[0],
       [1],
       [0],
       [1],
       [0]])

# Use np.where to choose. So, arr[:,::-1] must be the first data, as
# that's one to be put on even rows and arr would be the second one.
In [73]: np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr)
Out[73]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 8,  7,  6,  5],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [16, 15, 14, 13],
       [17, 18, 19, 20]])

# Finally flatten
In [74]: np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr).ravel()
Out[74]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  8,  7,  6,  5,  9, 10, 11, 12, 16, 15, 14, 13, 17,
       18, 19, 20])

【讨论】：