在numpy中将数据拆分为子多维数据集

Question

是否有一种简单的方法来获取一个三维数据的numpy数组，并将其拆分为八进制，或者更精细的分辨率。所以有了数据，比如

[[0,0,0], [1,0,0], [2,0,0], [3,0,0], [0,1,0], [0,2,0], [0,3,0] ...]

我要在2,2,2架飞机上分成8个阵列。因此，第一个子数组的值为x< 2，y< 2，z< 2，第二次x >= 2&x< 4，y< 2，z<2等等，最后我需要进一步深入，递归地将每个子数组分割成更多的立方体。

有比循环数据更好的方法吗？

Answer 1

你只需使用过滤器..。

filter(lambda m: all([m[0]<2, m[1]<2, m[2]<2]), xs)

得到你的第一个象限..。

现在，由于平面是定义的，条件是简单地>2，<=2迭代分裂将是有趣的。假设，您创建了一个函数，该函数获取一个点的列表，并根据所提供的特定条件将它们拆分.

def fn1(pts , condition): 
    return [ filter( lambda m: condition(m), pts),  filter( lambda m: not condition(m), pts)  ]

那么，如果你提供了一个条件，可以沿着特定的飞机分裂.

In [11]: fn1(xs, lambda m: m[0]<2)
Out[11]:
[[[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 2, 0], [0, 3, 0]],
 [[2, 0, 0], [3, 0, 0]]]

您想要的不是这个，而是一个函数，它接受列表并按照指定的标准进行拆分，然后返回另一个列表列表.

def fn2(ptss, condition): 
    return reduce(lambda m,n: m+n, map(lambda m: fn1(m, condition), ptss))

In [15]: fn2( [ xs  ]  , lambda m: m[0]<2)
Out[15]:
[[[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 2, 0], [0, 3, 0]],
 [[2, 0, 0], [3, 0, 0]]]

但是，你说，这是完全一样的事情！不完全是。现在，您可以提供一个新生成的列表并获得另一个列表。如果您还没有遇到这种情况，那么它就是所谓的map-还原，它在函数式编程和大数据中都被大量使用。

xx = [xs]
xx = fn2(xx, lambda m: m[0]<2)
xx = fn2(xx, lambda m: m[1]<2)
xx = fn2(xx, lambda m: m[2]<2)

In [21]: xx
Out[21]:
[[[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0]],
 [],
 [[0, 2, 0], [0, 3, 0]],
 [],
 [[2, 0, 0], [3, 0, 0]],
 [],
 [],
 []]

正如您将看到的那样，函数fn2允许您将前一个输出的结果直接链接到您的下一个输出，并将结果链接到同一个函数。还请记住，Python中的函数是一流的值，您可以有一个函数列表.

funcList = [lambda m: m[0] < 2, 
            lambda m: m[1] < 2, 
            lambda m: m[2] < 2]

我会把你留在这里，想出一种优雅的方法，用函数列表来进行链接.

Answer 2

对于二进制分裂的情况：

def binary_split(data):
    half_dims = [s/2 for s in data.shape]
    return np.array([data[s] for s in itertools.product(*[(slice(0, h), slice(h, 2*h)) for h in half_dims])]).reshape([2]*data.ndim+half_dims)

希望这已经够神秘了。