如何从这两个数组构造一个 NumPy 数组列表？

如何解决如何从这两个数组构造一个 NumPy 数组列表？

我有两个数组，它们是 PDF 坐标空间中的列和行值：

x = array([111,303,405,513]
y = array([523,546,569,603 ])

这是一个视觉效果：

我需要将其转换为一个 numpy 数组列表，其中每个数组是边界坐标（定义框的四个点）。例如，左下角和右上角框的列表将是

all_Boxes =
    [array([[111,523],[303,546],[111,546]],dtype=int64),array([[405,569],[513,603],[405,603]],dtype=int64)]

以此类推九个盒子。我怎样才能做到这一点？我猜想是某种 NumPy 乘法，但我看不到它。谢谢。

解决方法

简短：

import numpy as np
x = np.array([111,303,405,513])
y = np.array([523,546,569,603 ])

def coupler(lst): return [[c1,c2] for c1,c2 in zip(lst,lst[1:])]

x_couples,y_couples=coupler(x),coupler(y)

boxes=[]
for x1,x2 in x_couples:
    for y1,y2 in y_couples:
        boxes.append(np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x1,y2]]))

输出：

[array([[111,523],[303,546],[111,546]]),array([[111,569],569]]),...]

,

首先，尝试为每个框生成 x 和 y 坐标。您将分别拥有 x 和 y 的 3 个坐标集。然后，计算上述 x 和 y 坐标集的笛卡尔积。

import numpy as np

x = array([111,513]
y = array([523,603 ])

# generate grid points
xs = np.repeat(x,4)[2:-2].reshape(-1,4)
xs = np.roll(xs,-1,axis=1)
ys = np.repeat(y,4)

# cartesian product
xx = np.tile(xs,ys.shape[0]).reshape(-1,4)
yy = np.tile(ys.reshape(1,-1),xs.shape[0]).reshape(-1,4)
boxes = np.hstack((xx,yy)).reshape(-1,2,4)

关于笛卡尔积的更多信息：

Cartesian product of sets

How to implement the cartesian product in numpy efficiently