私は次のように見えるインデックスの配列を持っている

Question

次numpy.where配列を操作する方法：

(array([ 249, 250, 251, 252, 253, 254, 804, 805, 806, 807, 808, 
     809, 1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1860, 1861, 1862, 1863, 1864, 
     2424, 2425, 2426, 2427, 2428, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953, 
     3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065, 
     4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 5111, 5112, 5113, 5114, 5115, 5116, 
     6188, 6189, 6190, 6191, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756, 7261, 7262, 
     7263, 7264, 7265, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 8385, 8386, 
     8387, 8388, 8389]),) 

この配列は、基本的でディップである：以下の配列を与える

indices=np.where(f!=1) 

光のカーブ。私は、各ディップの両側に2つ以上のインデックスを選択したいと思います。

(array([ **247, 248**, 249, 250, 251, 252, 253, 254, **255, 256**, **802, 803**, 804, 805, 806, 807, 808, 809, **810, 811** etc....]),) 

Answer 1

まずオフ、との配列としてインデックスを取得：：だから、本質的に配列は、以下のようになりますので

indices=np.where(f!=1)[0] # or use np.flatnonzero 

、我々は持っているだろう -

In [804]: indices 
Out[804]: 
array([ 249, 250, 251, 252, 253, 254, 804, 805, 806, 807, 808, 
     809, 1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1860, 1861, 1862, 1863, 1864, 
     2424, 2425, 2426, 2427, 2428, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953, 
     3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065, 
     4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 5111, 5112, 5113, 5114, 5115, 5116, 
     6188, 6189, 6190, 6191, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756, 7261, 7262, 
     7263, 7264, 7265, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 8385, 8386, 
     8387, 8388, 8389]) 

次のアップ、それらのそれぞれのディップの開始位置と停止位置を取得する必要があります。その後、broadcastingで拡張番号を取得します。最後に、連結と並べ替えでそれらを挿入します。

したがって、実装は次のようになります -

idx = np.r_[0,np.flatnonzero(np.diff(indices) > 1)+1,len(indices)] 
start_pad = indices[idx[:-1]][:,None] + range(-2,0) 
stop_pad = indices[idx[1:]-1][:,None] + range(1,3) 
out = np.sort(np.r_[start_pad.ravel(), indices, stop_pad.ravel()]) 

出力は次のようになります - あなたは完全にwhere/nonzeroを使用しないようにしたいかもしれません

In [832]: out 
Out[832]: 
array([ 247, 248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 802, 
     803, 804, 805, 806, 807, 808, 809, 810, 811, 1363, 1364, 
     1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1370, 1371, 1858, 1859, 1860, 1861, 
     1862, 1863, 1864, 1865, 1866, 2422, 2423, 2424, 2425, 2426, 2427, 
     2428, 2429, 2430, 2946, 2947, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953, 
     2954, 2955, 3499, 3500, 3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 3507, 
     3508, 4059, 4060, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065, 4066, 4067, 4553, 
     4554, 4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 4560, 4561, 5109, 5110, 5111, 
     5112, 5113, 5114, 5115, 5116, 5117, 5118, 6186, 6187, 6188, 6189, 
     6190, 6191, 6192, 6193, 6750, 6751, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756, 
     6757, 6758, 7259, 7260, 7261, 7262, 7263, 7264, 7265, 7266, 7267, 
     7819, 7820, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 7827, 7828, 8383, 
     8384, 8385, 8386, 8387, 8388, 8389, 8390, 8391]) 

Answer 2

：

dip = f != 1 

# below is `scipy.ndimage.morphology.binary_dilation(dip, iterations=2)` 
dip_adj1 = dip.copy() 
dip_adj1[1:] |= dip[:-1] 
dip_adj1[:-1] |= dip[1:] 

dip_adj2 = dip_adj1.copy() 
dip_adj2[1:] |= dip_adj1[:-1] 
dip_adj2[:-1] |= dip_adj1[1:] 

dip_adj2ですboolの配列Trueを保管したい場所に保管してください。インデックスが本当に必要な場合はnp.nonzero(dip_adj2)に電話することができます。あなたはscipyのダウンロードを使用している場合

、あなたはbinary_dilation