Python의 배열에서 압축 된 희소 매트릭스를 벡터화합니다.

Question

그래프 이론 방법을 이미지 처리 문제에 적용하려고합니다. 내가 그래프로 나타내려는 점을 포함하는 배열로부터 인접 행렬을 생성하고 싶습니다. 배열에있는 점의 전체 그래프를 생성하려고합니다. 그래프에 배열에 N 포인트가 있으면 NxN 매트릭스가 필요합니다. 가중치는 점 사이의 거리를해야한다, 그래서 이것은 내가 가지고있는 코드 :

''' vertexarray is an array where the points that are to be 
    included in the complete graph are True and all others False.''' 

import numpy as np 
def array_to_complete_graph(vertexarray): 

    vertcoords = np.transpose(np.where(vertexarray == True)) 

    cg_array = np.eye(len(vertcoords)) 

    for idx, vals in enumerate(vertcoords): 
     x_val_1, y_val_1 = vals 
     for jdx, wals in enumerate(vertcoords): 
      x_diff = wals[0] - vals[0] 
      y_diff = wals[1] - vals[1] 
      cg_array[idx,jdx] = np.sqrt(x_diff**2 + y_diff**2) 
    return cg_array 

이것은 물론 작동하지만, 내 질문은 :이 같은 배열은 루프의 중첩없이 생성 할 수 있습니까?

Answer 1

기능 scipy.spatial.distance.cdist() 사용

import numpy as np 

def array_to_complete_graph(vertexarray): 

    vertcoords = np.transpose(np.where(vertexarray == True)) 

    cg_array = np.eye(len(vertcoords)) 

    for idx, vals in enumerate(vertcoords): 
     x_val_1, y_val_1 = vals 
     for jdx, wals in enumerate(vertcoords): 
      x_diff = wals[0] - vals[0] 
      y_diff = wals[1] - vals[1] 
      cg_array[idx,jdx] = np.sqrt(x_diff**2 + y_diff**2) 
    return cg_array 

arr = np.random.rand(10, 20) > 0.75 

from scipy.spatial.distance import cdist 
y, x = np.where(arr) 
p = np.c_[x, y] 
dist = cdist(p, p) 
np.allclose(array_to_complete_graph(arr), dist)