将块状数组分割成块

我有一个900 x 650的二维numpy数组，我想分割成10 x 10块，它将被检查为非零元素。是否有一种Pythonic的方式，我可以用numpy实现这一点？将块状数组分割成块

我在寻找类似以下功能：

blocks_that_have_stuff = [] 
my_array = getArray() 
my_array.cut_into_blocks((10, 10)) 
for block_no, block in enumerate(my_array): 
    if numpy.count_nonzero(block) > 5: 
     blocks_that_have_stuff.append(block_no)

来源

2013-06-29 Dan Doe

你的意思是'numpy.count_nonzero（block）> 5'？ – Elazar

哎呀，这就是我的意思。 –

你的街区应该如何设置？这是所有可能的10x10块吗？只是非重叠的10x10块。 –

我写道，砍你的块矩阵的例程。这个例子很容易理解。我以简单的形式写出来显示结果（仅用于检查目的）。如果你对它感兴趣，你可以在输出中包含块的数量或任何东西。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def cut_array2d(array, shape): 
    arr_shape = np.shape(array) 
    xcut = np.linspace(0,arr_shape[0],shape[0]+1).astype(np.int) 
    ycut = np.linspace(0,arr_shape[1],shape[1]+1).astype(np.int) 
    blocks = []; xextent = []; yextent = [] 
    for i in range(shape[0]): 
     for j in range(shape[1]): 
      blocks.append(array[xcut[i]:xcut[i+1],ycut[j]:ycut[j+1]]) 
      xextent.append([xcut[i],xcut[i+1]]) 
      yextent.append([ycut[j],ycut[j+1]]) 
    return xextent,yextent,blocks 

nx = 900; ny = 650 
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-5,5,nx), np.linspace(-5,5,ny)) 
arr = X**2+Y**2 

x,y,blocks = cut_array2d(arr,(10,10)) 

n = 0 

for x,y,block in zip(x,y,blocks): 
    n += 1 
    plt.imshow(block,extent=[y[0],y[1],x[0],x[1]], 
       interpolation='nearest',origin='lower', 
       vmin = arr.min(), vmax=arr.max(), 
       cmap=plt.cm.Blues_r) 
    plt.text(0.5*(y[0]+y[1]),0.5*(x[0]+x[1]),str(n), 
      horizontalalignment='center', 
      verticalalignment='center') 

plt.xlim([0,900]) 
plt.ylim([0,650]) 
plt.savefig("blocks.png",dpi=72) 
plt.show()

输出是：

enter image description here

问候

注：我想你可以使用np.meshgrid代替了很多附加与xextent & yextent优化这个程序。

来源

2013-06-29 23:52:49 Pablo

令人惊叹的，正是我一直在寻找。我希望我能代表更多这个令人难以置信的答案。 –

@DanDoe，我相信你可以在你的问题上发布奖励（发布后2天），并将其授予上述答案。 – Akavall

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