@Sven的答案很簡單，但對于大型數組來說效率相當低。如果處理的是一個相對較小的數組，則不會注意到差異，如果要從較大的數組(例如50 MB)獲取配置文件，則可能需要嘗試其他幾種方法。不過，您需要在“像素”坐標系中處理這些問題，因此有一個額外的復雜層。

還有兩種更節省內存的方法。1) 如果需要雙線性或三次插值，請使用^{}。2) 如果您只需要最近鄰采樣，那么直接使用索引。

作為第一個例子：import numpy as np

import scipy.ndimage

import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...

x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]

z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...

# Make a line with "num" points...

x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!

x1, y1 = 60, 75

num = 1000

x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)

# Extract the values along the line, using cubic interpolation

zi = scipy.ndimage.map_coordinates(z, np.vstack((x,y)))

#-- Plot...

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

axes[0].imshow(z)

axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')

axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

使用最近鄰插值的等效方法如下：import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...

x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]

z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...

# Make a line with "num" points...

x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!

x1, y1 = 60, 75

num = 1000

x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)

# Extract the values along the line

zi = z[x.astype(np.int), y.astype(np.int)]

#-- Plot...

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

axes[0].imshow(z)

axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')

axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

但是，如果使用最近鄰，則可能只需要每個像素處的采樣，因此可能會執行更類似的操作，而不是。。。import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...

x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]

z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...

# Make a line with "num" points...

x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!

x1, y1 = 60, 75

length = int(np.hypot(x1-x0, y1-y0))

x, y = np.linspace(x0, x1, length), np.linspace(y0, y1, length)

# Extract the values along the line

zi = z[x.astype(np.int), y.astype(np.int)]

#-- Plot...

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

axes[0].imshow(z)

axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')

axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python提取一行_如何从numpy数组中提取任意一行值？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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