배열에 Numpy Array를 삽입합니다.

Question

우선, 바이트 배열 (> = 400x400x1000)으로 작업합니다. 오프셋을 나타내는 것으로 다차원 배열 (또는 그 중 일부)을 다른 배열에 삽입 할 수있는 작은 함수를 작성했습니다. 이것은 임베디드 배열이 임베디드 배열 (사례 A)보다 작 으면 작동합니다. 그렇지 않으면 내장 배열이 (사례 B) 잘립니다.

경우 A) 오프셋 1,1을 사용하여 5x5 행렬에 3x3을 삽입하면 다음과 같이 표시됩니다.

케이스 B) 오프셋이 매립 행렬의 크기를 초과하는 경우는, 작은 어레이는 절단된다. 예 : a (-1, -1) 오프셋은이 결과가됩니다.

[[ 1. 1. 0. 0. 0.] 
[ 1. 1. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0.]] 

케이스 C) 지금 대신 내장 배열 잘라내로, I가 내장 배열 매립 어레이보다 큰 또는 오프셋을 적용 어느 경우) 제로하여 매립 어레이 (확장 할 (예를 들어 케이스 B). 이 문제를 해결하기 위해 numpy 또는 scipy와 같은 현명한 방법이 있습니까?

[[ 1. 1. 1. 0. 0. 0.] 
[ 1. 1. 1. 0. 0. 0.] 
[ 1. 1. 1. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.]] 

실제로 저는 3D 배열을 사용하지만 실제로는 2D 배열의 예제를 작성했습니다. 현재 소스 :

import numpy as np 
import nibabel as nib 

def addAtPos(mat_bigger, mat_smaller, xyz_coor): 
    size_sm_x, size_sm_y = np.shape(mat_smaller) 
    size_gr_x, size_gr_y = np.shape(mat_bigger) 

    start_gr_x, start_gr_y = xyz_coor 
    start_sm_x, start_sm_y = 0,0 

    end_x, end_y = (start_gr_x + size_sm_x), (start_gr_y + size_sm_y) 

    print(size_sm_x, size_sm_y) 
    print(size_gr_x, size_gr_y) 
    print(end_x, end_y) 

    if start_gr_x < 0: 
     start_sm_x = -start_gr_x 
     start_gr_x = 0 
    if start_gr_y < 0: 
     start_sm_y = -start_gr_y 
     start_gr_y = 0 

    if end_x > size_gr_x: 
     size_sm_x = size_sm_x - (end_x - size_gr_x) 
     end_x = size_gr_x 
    if end_y > size_gr_y: 
     size_sm_y = size_sm_y - (end_y - size_gr_y) 
     end_y = size_gr_y 

    # copy all or a chunk (if offset is small/big enough) of the smaller matrix into the bigger matrix 
    mat_bigger[start_gr_x:end_x, start_gr_y:end_y] = mat_smaller[start_sm_x:size_sm_x, start_sm_y:size_sm_y] 
    return mat_bigger 


a_gr = np.zeros([5,5]) 
a_sm = np.ones([3,3]) 
a_res = addAtPos(a_gr, a_sm, [-2,1]) 
#print (a_gr) 
print (a_res) 

Answer 1

실제로 더 쉬운 방법이 있습니다. (A)의 하위 집합을 선택하고 연속 내에서 어디를 삽입 할 수 있습니다 슬라이스와 함께 연주함으로써

A = np.array([[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]]) 
(N, M) = A.shape 

B = np.zeros(shape=(N + 2, M + 2)) 
B[1:-1:, 1:-1] = A 

: 당신이 뭔가 함께 할 수있는 5 × 5의 하나에 포함 된 3 × 3 배열의 첫 번째 예를 들어

B의 하위 집합

희망이 있습니다! ;-)