2D NumPy 数组的蛇形遍历

Question

我有以下二维数组：

In [173]: arr
Out[173]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],   # -> -> -> ->
       [ 5,  6,  7,  8],   # <- <- <- <-
       [ 9, 10, 11, 12],   # -> -> -> ->
       [13, 14, 15, 16],   # <- <- <- <-
       [17, 18, 19, 20]])  # -> -> -> ->

我想遍历中的数组，从左上角元素开始，到右下角元素结束。

截至目前，我有这种无趣的解决方法：

In [187]: np.hstack((arr[0], arr[1][::-1], arr[2], arr[3][::-1], arr[4]))
Out[187]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  8,  7,  6,  5,  9, 10, 11, 12, 16, 15, 14, 13, 17,
       18, 19, 20])

我们如何才能以最小的努力做到这一点，而无需循环且无需过多的硬编码？

Answer 1

一种方法是从输入的副本开始，然后用输入中相应行的列翻转版本替换第二行，并使用步长切片对所有偶数行执行此操作。最后，对于所需的扁平化版本，末尾需要一个 ravel()。

因此，实现看起来像这样 -

out = arr.copy()
out[1::2] = arr[1::2,::-1]
out = out.ravel()

另一种紧凑的方法是使用 np.where 在 col-flipped 和 non-flipped 版本之间进行选择，从而实现我们想要的输出 -

np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr).ravel()

给定样本的解释 -

# Array to be used for the chosing. 1s would be True ones and 0s are False
In [72]: np.arange(len(arr))[:,None]%2
Out[72]: 
array([[0],
       [1],
       [0],
       [1],
       [0]])

# Use np.where to choose. So, arr[:,::-1] must be the first data, as
# that's one to be put on even rows and arr would be the second one.
In [73]: np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr)
Out[73]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 8,  7,  6,  5],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [16, 15, 14, 13],
       [17, 18, 19, 20]])

# Finally flatten
In [74]: np.where(np.arange(len(arr))[:,None]%2,arr[:,::-1],arr).ravel()
Out[74]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  8,  7,  6,  5,  9, 10, 11, 12, 16, 15, 14, 13, 17,
       18, 19, 20])

2D NumPy 数组的蛇形遍历

Snake traversal of 2D NumPy array

python

numpy

traversal

multidimensional-array

numpy-ndarray