Рулон python numpy с отступом

Ответ 1

В версии 1.7.0 есть новая функция numpy numpy.pad, которая может сделать это в одной строке. Пад кажется довольно мощным и может делать гораздо больше, чем простой "рулон". Кортеж ((0,0),(1,0)), используемый в этом ответе, указывает на "сторону" матрицы, которую нужно наложить.

import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

print np.pad(x,((0,0),(1,0)), mode='constant')[:, :-1]

Предоставление

[[0 1 2]
 [0 4 5]]

Ответ 2

Я не думаю, что вы найдете более простой способ сделать это, встроенный. Прикосновение кажется мне довольно простым:

y = np.roll(x,1,axis=1)
y[:,0] = 0

Если вы хотите, чтобы это было более прямым, возможно, вы могли бы скопировать функцию roll на новую функцию и изменить ее, чтобы делать то, что вы хотите. Функция roll() находится в файле site-packages\core\numeric.py.

Ответ 3

Я просто написал следующее. Его можно было бы оптимизировать, избегая zeros_like и просто вычисляя форму для zeros напрямую.

import numpy as np
def roll_zeropad(a, shift, axis=None):
    """
    Roll array elements along a given axis.

    Elements off the end of the array are treated as zeros.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Input array.
    shift : int
        The number of places by which elements are shifted.
    axis : int, optional
        The axis along which elements are shifted.  By default, the array
        is flattened before shifting, after which the original
        shape is restored.

    Returns
    -------
    res : ndarray
        Output array, with the same shape as `a`.

    See Also
    --------
    roll     : Elements that roll off one end come back on the other.
    rollaxis : Roll the specified axis backwards, until it lies in a
               given position.

    Examples
    --------
    >>> x = np.arange(10)
    >>> roll_zeropad(x, 2)
    array([0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
    >>> roll_zeropad(x, -2)
    array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 0])

    >>> x2 = np.reshape(x, (2,5))
    >>> x2
    array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [5, 6, 7, 8, 9]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1)
    array([[0, 0, 1, 2, 3],
           [4, 5, 6, 7, 8]])
    >>> roll_zeropad(x2, -2)
    array([[2, 3, 4, 5, 6],
           [7, 8, 9, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1, axis=0)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 1, 2, 3, 4]])
    >>> roll_zeropad(x2, -1, axis=0)
    array([[5, 6, 7, 8, 9],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1, axis=1)
    array([[0, 0, 1, 2, 3],
           [0, 5, 6, 7, 8]])
    >>> roll_zeropad(x2, -2, axis=1)
    array([[2, 3, 4, 0, 0],
           [7, 8, 9, 0, 0]])

    >>> roll_zeropad(x2, 50)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, -50)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 0)
    array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [5, 6, 7, 8, 9]])

    """
    a = np.asanyarray(a)
    if shift == 0: return a
    if axis is None:
        n = a.size
        reshape = True
    else:
        n = a.shape[axis]
        reshape = False
    if np.abs(shift) > n:
        res = np.zeros_like(a)
    elif shift < 0:
        shift += n
        zeros = np.zeros_like(a.take(np.arange(n-shift), axis))
        res = np.concatenate((a.take(np.arange(n-shift,n), axis), zeros), axis)
    else:
        zeros = np.zeros_like(a.take(np.arange(n-shift,n), axis))
        res = np.concatenate((zeros, a.take(np.arange(n-shift), axis)), axis)
    if reshape:
        return res.reshape(a.shape)
    else:
        return res

Ответ 4

Немного поздно, но он чувствует себя как бы быстрый способ сделать то, что вы хотите в одной строке. Возможно, это было бы лучше всего, если бы оно было включено в интеллектуальную функцию (пример ниже представлен только для горизонтальной оси):

import numpy

a = numpy.arange(1,10).reshape(3,3)  # an example 2D array

print a

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

shift = 1
a = numpy.hstack((numpy.zeros((a.shape[0], shift)), a[:,:-shift]))

print a

[[0 1 2]
 [0 4 5]
 [0 7 8]]

Ответ 5

import numpy as np

def shift_2d_replace(data, dx, dy, constant=False):
    """
    Shifts the array in two dimensions while setting rolled values to constant
    :param data: The 2d numpy array to be shifted
    :param dx: The shift in x
    :param dy: The shift in y
    :param constant: The constant to replace rolled values with
    :return: The shifted array with "constant" where roll occurs
    """
    shifted_data = np.roll(data, dx, axis=1)
    if dx < 0:
        shifted_data[:, dx:] = constant
    elif dx > 0:
        shifted_data[:, 0:np.abs(dx)] = constant

    shifted_data = np.roll(shifted_data, dy, axis=0)
    if dy < 0:
        shifted_data[dy:, :] = constant
    elif dy > 0:
        shifted_data[0:np.abs(dy), :] = constant
    return shifted_data

Эта функция будет работать на 2D-массивах и заменять свернутые значения постоянной по вашему выбору.

Ответ 6

Вы также можете использовать numpy triu и scipy.linalg circulant. Сделайте циркулярную версию вашей матрицы. Затем выберите верхнюю треугольную часть, начинающуюся с первой диагонали (опция по умолчанию в трио). Индекс строки будет соответствовать количеству нужных нулей.

Если у вас нет scipy, вы можете создать матрицу циркуляции nXn, создав (n-1) X (n-1) единичную матрицу и уложив в нее строку [0 0... 1] и столбец [1 0... 0] справа от него.

Ответ 7

Разрабатывая ответ на Hooked (так как мне потребовалось несколько минут, чтобы понять это)

В приведенном ниже коде сначала накладывается определенное количество нулей в верхнем, нижнем, левом и правом полях, а затем выбирается исходная матрица внутри заполненной. Совершенно бесполезный код, но он хорош для понимания np.pad.

import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
y = np.pad(x,((1,3),(2,4)), mode='constant')[1:-3,2:-4]

print np.all(x==y)

теперь, чтобы сделать смещение вверх 2 в сочетании с правым смещением в 1 позицию, нужно сделать

print np.pad(x,((0,2),(1,0)), mode='constant')[2:0,0:-1]