在numpy数组中查找子数组的位置

Question

我想在 numpy 数组中找到子数组的位置。
例如，如果大数组的形状为 (10000, 10, 10, 10)，即 10000 个形状为 (10,10,10) 的数组，我想找到形状为 (3,3,3) 的子数组的位置，如下所示：

subarray = array(  
        [[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 0.]]])

所以我会知道在 n, i, j, k 的位置我会得到：
largearray[n, i:i+subarray.shape[0], j:j+subarray.shape[1], k:k+subarray.shape[2]] == subarray

Answer 1

很久以前我做了一个，但是skimage.util.view_as_windows更容易实现。

import numpy as np
from skimage.util import view_as_windows as winview

test = np.random.choice((0, 1), p = (.75, .25), size = (5,10,10,10))  #smaller test array
subarray = np.zeros((3,3,3))                                          #what we're looking for
view = winview(test, (1,3,3,3))                                       #a view over 3x3x3 windows 
out = np.all((view == subarray[None, ...]), (-4, -3, -2, -1))         #out=1 where the windows match
print(np.nonzero(out))                                                #output coordinates

Out[]: array([0, 1], dtype=int64), array([2, 7], dtype=int64), array([4, 4], dtype=int64), array([1, 1], dtype=int64))

这给出了我随机输入中 3x3x3 零框的 2 个位置的坐标。

为什么要这样做 windows？因为在 python 中循环需要永远，而将 windows 作为副本会杀死你的 RAM。 view 只是另一种在 test 中寻址内存的方法，对于此类比较更有用。

在numpy数组中查找子数组的位置

Finding location of subarray in numpy array

python

arrays

numpy