python - 如何在单独的numpy数组中对具有相同值的numpy数组元素进行分组

Question

像往常一样介绍，我是 python 初学者。但是，我有一个很大的项目要编码。它是一个带有元胞自动机的表面流模型。不管怎样，我还想在我的模型中包括建筑屋顶。假设您有一个 ascii 文件，用 1 表示建筑物，而其余的为 0。只有这两种状态。现在，我想找到所有指示同一建筑物的相邻单元格，并将它们(或者更确切地说是 y、x 和另一个(可能是高程)的信息，所以 3 列)存储在一个单独的建筑物数组中。请记住，建筑物可以有所有可能的形式，但对角连接的单元格不属于同一建筑物。因此只有北部、南部、西部和东部单元格可以属于同一建筑物。

我做了功课并用谷歌搜索，但到目前为止我找不到满意的答案。

例子: 初始土地覆盖阵列:

([0,0,0,0,0,0,0]
 [0,0,1,0,0,0,0]
 [0,1,1,1,0,1,1]
 [0,1,0,1,0,0,1]
 [0,0,0,0,0,0,0])

输出(我现在需要初始数组中单元格的坐标):

 building_1=([1,2],[2,1],[2,2],[2,3],[3,1],[3,3])
 building_2=([2,5],[2,6],[3,6])

非常感谢任何帮助!

Answer 1

您可以使用 label来自 scipy.ndimage 的函数来识别不同的建筑物。

这是您的示例数组，包含两座建筑物:

In [57]: a
Out[57]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

导入标签。

In [58]: from scipy.ndimage import label

将 label 应用于 a。它返回两个值:标记位置的数组，以及找到的不同对象(在本例中为建筑物)的数量。

In [59]: lbl, nlbls = label(a)

In [60]: lbl
Out[60]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 2, 2],
       [0, 1, 0, 1, 0, 0, 2],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

In [61]: nlbls
Out[61]: 2

要获取建筑物的坐标，可以使用 np.where。例如，

In [64]: np.where(lbl == 2)
Out[64]: (array([2, 2, 3]), array([5, 6, 6]))

它返回一个数组元组；第 k 数组保存第 k 维度的坐标。例如，您可以使用 np.column_stack 将它们组合成一个数组:

 In [65]: np.column_stack(np.where(lbl == 2))
 Out[65]: 
 array([[2, 5],
        [2, 6],
        [3, 6]])

您可能需要所有坐标数组的列表。这是创建此类列表的一种方法。

为了方便起见，首先创建一个标签列表:

In [66]: labels = range(1, nlbls+1)

In [67]: labels
Out[67]: [1, 2]

使用列表理解来创建坐标数组列表。

In [68]: coords = [np.column_stack(where(lbl == k)) for k in labels]

In [69]: coords
Out[69]: 
[array([[1, 2],
       [2, 1],
       [2, 2],
       [2, 3],
       [3, 1],
       [3, 3]]),
 array([[2, 5],
       [2, 6],
       [3, 6]])]

现在您的建筑数据位于labels 和coords 中。例如，第一个建筑物被标记为 labels[0]，其坐标在 coords[0] 中:

In [70]: labels[0]
Out[70]: 1

In [71]: coords[0]
Out[71]: 
array([[1, 2],
       [2, 1],
       [2, 2],
       [2, 3],
       [3, 1],
       [3, 3]])