numpy - 创建元素在范围内的二维 numpy 数组的最快方法

Question

我想创建一个 2D numpy 数组，我想在其中存储像素的坐标，使 numpy 数组看起来像这样

[(0, 0), (0, 1), (0, 2), ...., (0, 510), (0, 511)
 (1, 0), (1, 1), (1, 2), ...., (1, 510), (1, 511)
 ..
 ..
 ..
 (511, 0), (511, 1), (511, 2), ...., (511, 510), (511, 511)]

这是一个荒谬的问题，但我还没有找到任何东西。

Answer 1

可以用 np.indices 或 np.meshgrid 更高级的索引:

>>> data=np.indices((512,512)).swapaxes(0,2).swapaxes(0,1)
>>> data.shape
(512, 512, 2)

>>> data[5,0]
array([5, 0])
>>> data[5,25]
array([ 5, 25])

这可能看起来很奇怪，因为它确实是为了做这样的事情:

>>> a=np.ones((3,3))
>>> ind=np.indices((2,1))
>>> a[ind[0],ind[1]]=0
>>> a
array([[ 0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])

一个 mgrid例子:

np.mgrid[0:512,0:512].swapaxes(0,2).swapaxes(0,1)

网格示例:

>>> a=np.arange(0,512)
>>> x,y=np.meshgrid(a,a)
>>> ind=np.dstack((y,x))
>>> ind.shape
(512, 512, 2)

>>> ind[5,0]
array([5, 0])

所有这些都是等效的方法；然而，meshgrid可用于创建非均匀网格。

如果您不介意切换行/列索引，您可以删除最后的 swapaxes(0,1) .