Numpy / Python：没有for循环的数组迭代答案

【问题标题】：Numpy/Python: Array iteration without for-loopNumpy / Python：没有for循环的数组迭代
【发布时间】：2012-11-28 02:56:06
【问题描述】：

所以这是另一个 n 维数组问题：我希望能够将 n 维数组中的每个值与其邻居进行比较。例如，如果 a 是二维数组，我希望能够检查：

a[y][x]==a[y+1][x]

适用于所有元素。所以基本上检查所有维度的所有邻居。现在我正在通过：

for x in range(1,a.shape[0]-1):
   do.something(a[x])

使用了数组的形状，这样我就不会在边缘遇到超出范围的索引。因此，如果我想在 n-D 中对数组中的所有元素执行类似的操作，我确实需要 n 个看起来不整洁的 for 循环。有没有办法通过切片来做到这一点？像 a==a[:,-1,:] 这样的东西还是我完全理解错了？有没有办法告诉切片在最后停止？或者是否会有另一种想法让事情以完全不同的方式工作？屏蔽数组？问候乔尼

【问题讨论】：

你如何处理边缘的索引？
这正是我直到现在才使用for循环的原因。在边缘，没有 x+1 或 z+1，所以我只迭代直到 shape[0]-1。

标签： python arrays numpy indexing slice

【解决方案1】：

类似：

a = np.array([1,2,3,4,4,5])
a == np.roll(a,1)

array([False, False, False, False,  True, False], dtype=bool

您也可以为更高的维度指定一个轴，但正如其他人所说，您需要以某种方式处理边缘，因为值环绕（正如您可以从名称中猜到的那样）

关于 2D 中更完整的示例：

# generate 2d data
a = np.array((np.random.rand(5,5)) * 10, dtype=np.uint8)

# check all neighbours
for ax in range(len(a.shape)):
    for i in [-1,1]:
        print a == np.roll(a, i, axis=ax)

【讨论】：

所以我猜一个人可以在每个轴的两个方向上移动，并在它们之间有一些逻辑运算符以获得所需的行为
没错，剩下的就看你追求什么结果了
问题是，我不能使用那个，只检查特殊值（例如，只有当值为零时才为真）但我想可以通过比较具有值和另一个逻辑运算的数组（我要弄清楚哪个;））
嗯，重要的一行是np.roll(a, i, axis=ax) - 您将其与什么进行比较，以及您使用什么操作来组合来自不同“班次”的结果取决于问题。如果您有更多详细信息，请发布它们
对于文档问题：我通过这种方式解决了这个专门的问题：import scipy.ndimage as nd a=nd.binary_opening(a) 默认情况下会删除所有定义为正方形连接的元素。该版本实际上运行速度快了 30 倍，并且解决了我的第一篇文章本身的边缘问题。所以我想我会为另一个最近的邻居问题打开另一个问题。感谢大家的贡献。

【解决方案2】：

怎么样：

np.diff(a) != 0

如果您需要另一个轴上的邻居，也许可以区分 np.swapaxes(a) 的结果并以某种方式将结果合并在一起？

【讨论】：

你对一个数组所有值的逻辑“或”有什么想法吗？
@JonathanSchock：使用类似(a == 3. | a < 0)的东西。
@tiago：在上下文中我没有得到你的答案。 “|”是什么意思做什么？
@JonathanSchock：| 是逻辑或。 a == 3. 和 a < 0 的结果是一个布尔数组。当任何条件为True 时，| 操作将返回一个数组True。

【解决方案3】：

这也可能有用，它将沿轴 = 1 将每个元素与以下元素进行比较。您显然可以调整轴或距离。诀窍是确保== 运算符的两侧具有相同的形状。

a[:, :-1, :] == a[:, 1:, :]

【讨论】：