チェックPythonの

Question

私は要素がTrueまたはFalseの値で多次元numpyの配列があります。今、私は別の配列Mを生成する必要が

import numpy as np 
#just making a toy array grid to show what I want to do 
grid = np.ones((4,4),dtype = 'bool') 
grid[0,0]=False 
grid[-1,-1]=False 
#now grid has a few false values but is a 4x4 filled with mostly true values 

を、各サイトM [I、J]の値がグリッドに依存

M = np.empty((4x4)) #elements to be filled 

#here is the part I want to clean up 
for ii in range(4): 
    for jj in range(4): 

     #details here are unimportant. It's just that M[ii,jj] depends on 
     #multiple elements of grid in some way 
     if ii+2<=4 and jj+2<=4:  
      M[ii,jj] = np.all(grid[ii:ii+2,jj:jj+2]==True) 
     else: 
      M[ii,jj] = False 

のように[I：I + 2、J J + 2]グリッドからの要素を使用してアレイMを満たすためにいくつかの方法はありますダブルループなしで？

Answer 1

アプローチ＃1

ここ2D convolutionと一つのアプローチだ -

from scipy.signal import convolve2d as conv2 

out = (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int) 

サンプル実行 -

In [118]: grid 
Out[118]: 
array([[False, True, True, True], 
     [ True, True, True, True], 
     [ True, True, True, True], 
     [ True, True, True, False]], dtype=bool) 

In [119]: (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int) 
Out[119]: 
array([[0, 1, 1], 
     [1, 1, 1], 
     [1, 1, 0]]) 

が期待される出力からの最後の行と最後の列は、ということに注意してください初期化された出力配列ですべて0になります。これは、行と列に沿った程度がそれほど大きくないため、コードの滑りやすい性質のためです。

アプローチ＃2

ここ2D均一なフィルタを有する別の -

from skimage.util import view_as_windows as viewW 

out = viewW(grid,(2,2)).all(axis=(2,3)).astype(int) 

012 - 4D slided windowed view有する別ここ

from scipy.ndimage.filters import uniform_filter as unif2d 

out = unif2d(grid,size=2).astype(int)[1:,1:] 

アプローチ＃3

です

all(axis=(2,3))とすると、すべての要素のすべてのウィンドウの寸法が両方ともTrueの要素になるようにチェックしています。

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ランタイムテスト

In [122]: grid = np.random.rand(5000,5000)>0.1 

In [123]: %timeit (conv2(grid,np.ones((2,2),dtype=int),'valid')==4).astype(int) 
1 loops, best of 3: 520 ms per loop 

In [124]: %timeit unif2d(grid,size=2).astype(int)[1:,1:] 
1 loops, best of 3: 210 ms per loop 

In [125]: %timeit viewW(grid,(2,2)).all(axis=(2,3)).astype(int) 
1 loops, best of 3: 614 ms per loop