Что означает [:,:] для массивов NumPy
Извините за глупый вопрос.
Я программирую на PHP, но нашел хороший код на Python и хочу "воссоздать" его на PHP.
Но я очень расстроен по поводу линии
self.h = -0.1
self.activity = numpy.zeros((512, 512)) + self.h
self.activity[:, :] = self.h
Но я не понимаю, что делает
[:, :]
имею в виду.
Кроме того, я не смог "Google It".
Полный код
import math
import numpy
import pygame
from scipy.misc import imsave
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
class AmariModel(object):
def __init__(self, size):
self.h = -0.1
self.k = 0.05
self.K = 0.125
self.m = 0.025
self.M = 0.065
self.stimulus = -self.h * numpy.random.random(size)
self.activity = numpy.zeros(size) + self.h
self.excitement = numpy.zeros(size)
self.inhibition = numpy.zeros(size)
def stimulate(self):
self.activity[:, :] = self.activity > 0
sigma = 1 / math.sqrt(2 * self.k)
gaussian_filter(self.activity, sigma, 0, self.excitement, "wrap")
self.excitement *= self.K * math.pi / self.k
sigma = 1 / math.sqrt(2 * self.m)
gaussian_filter(self.activity, sigma, 0, self.inhibition, "wrap")
self.inhibition *= self.M * math.pi / self.m
self.activity[:, :] = self.h
self.activity[:, :] += self.excitement
self.activity[:, :] -= self.inhibition
self.activity[:, :] += self.stimulus
class AmariMazeGenerator(object):
def __init__(self, size):
self.model = AmariModel(size)
pygame.init()
self.display = pygame.display.set_mode(size, 0)
pygame.display.set_caption("Amari Maze Generator")
def run(self):
pixels = pygame.surfarray.pixels3d(self.display)
index = 0
running = True
while running:
self.model.stimulate()
pixels[:, :, :] = (255 * (self.model.activity > 0))[:, :, None]
pygame.display.flip()
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
running = False
elif event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_ESCAPE:
running = False
elif event.key == pygame.K_s:
imsave("{0:04d}.png".format(index), pixels[:, :, 0])
index = index + 1
elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
position = pygame.mouse.get_pos()
self.model.activity[position] = 1
pygame.quit()
def main():
generator = AmariMazeGenerator((512, 512))
generator.run()
if __name__ == "__main__":
main()
Ответы
Ответ 1
[:, :]
означает все от начала до конца, как и для списков. Разница в том, что первый :
обозначает первый и второй :
для второго измерения.
a = numpy.zeros((3, 3))
In [132]: a
Out[132]:
array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]])
Назначение второй строки:
In [133]: a[1, :] = 3
In [134]: a
Out[134]:
array([[ 0., 0., 0.],
[ 3., 3., 3.],
[ 0., 0., 0.]])
Назначение второго столбца:
In [135]: a[:, 1] = 4
In [136]: a
Out[136]:
array([[ 0., 4., 0.],
[ 3., 4., 3.],
[ 0., 4., 0.]])
Назначение всем:
In [137]: a[:] = 10
In [138]: a
Out[138]:
array([[ 10., 10., 10.],
[ 10., 10., 10.],
[ 10., 10., 10.]])
Ответ 2
Это назначение среза. Технически он вызывает 1
self.activity.__setitem__((slice(None,None,None),slice(None,None,None)),self.h)
который устанавливает все элементы в self.activity
в любое значение self.h
. Код, который у вас там, действительно кажется излишним. Насколько я могу судить, вы можете удалить добавление в предыдущей строке или просто использовать назначение среза:
self.activity = numpy.zeros((512,512)) + self.h
или
self.activity = numpy.zeros((512,512))
self.activity[:,:] = self.h
Возможно, самый быстрый способ сделать это - выделить пустой массив и .fill
его с ожидаемым значением:
self.activity = numpy.empty((512,512))
self.activity.fill(self.h)
1 На самом деле, __setslice__
пытается до вызова __setitem__
, но __setslice__
устарел и не должен использоваться в современном коде, если у вас нет действительно веской причины для него.
Ответ 3
numpy использует кортежи в качестве индексов. В этом случае это подробное задание среза.
[0]
#means line 0 of your matrix
[(0,0)] #means cell at 0,0 of your matrix
[0:1] #means lines 0 to 1 excluded of your matrix
[:1] #excluding the first value means all lines until line 1 excluded
[1:] #excluding the last param mean all lines starting form line 1 included
[:] #excluding both means all lines
[::2] #the addition of a second ':' is the sampling. (1 item every 2)
[::] #exluding it means a sampling of 1
[:,:] #simply uses a tuple (a single , represents an empty tuple) instead of an index.
Это эквивалентно более простому
self.activity[:] = self.h
(который также работает и для обычных списков)