[PYTHON] Comment utiliser numpy.vectorize

Aperçu

Je suis accro à l'utilisation de la fonction de vectorisation du module de calcul scientifique python numpy, donc un mémo pour moi En passant, cette fois, j'ai posté cet article en utilisant l'exemple de création d'un histogramme de l'image d'entrée dans le traitement d'image.

Objectif de numpy.vectorize

Vectorize est une fonction qui transforme une fonction python afin qu'une liste puisse être insérée en une qui prend une valeur comme argument. Chaque valeur du tableau d'entrée sera calculée en tant qu'argument et la valeur de retour sera vectorisée.

Comment utiliser numpy.vectorize

Tout d'abord, préparez une fonction dont la valeur de retour n'est pas une liste.

myfunc.py

def myfunc(a,b):
      return a+b

print myfunc("hoge","Hoge")

La sortie ressemble à ceci:

"hogeHoge"

Pensez à plonger un vecteur dans ce myfunc.

myfunc.py

def myfunc(a,b):
      return a+b

list = ["hoge","fuga"]

print myfunc(list,"Hoge")

Je veux que la sortie ressemble à ceci:

["hogeHoge","fugaHoge"]

Mais en réalité

TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

Sera. C'est parce qu'il n'a pas été initialement défini pour prendre une liste comme argument. Cependant, vous pouvez obtenir la sortie attendue en vectorisant myfunc avec numpy.vectorize.

vfunc=numpy.vectorize(myfunc)
print vfunc(list,"Hoge")

La sortie est

["hogeHoge","fugaHoge"]

La liste est renvoyée. Maintenant, la vectorisation de la fonction est réalisée.

Exemple pratique

Je vais laisser un exemple plus pratique. Créez une fonction qui crée un histogramme de l'image d'entrée par traitement d'image.

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

#Fonction de création d'un histogramme
def img_hist(src,bins_array):
        x = np.where(src==bins_array,1,0)
        count = np.count_nonzero(x)
        return count
#Vectorisation
vhist = np.vectorize(img_hist)
vhist.excluded.add(0) #Le 0ème argument est passé à la fonction tel quel en tant que vecteur fixe

#Préparez un fichier source et un bac de l'histogramme
src = cv2.imread("origin/LENNA.pgm",flags=0)
bins_array = np.arange(256)

#Créer un histogramme
hist_array=vhist(src,bins_array)

#Visualisez l'histogramme
plt.plot(bins_array,hist_array)
plt.show()

L'image d'entrée est classique

En conséquence, l'histogramme suivant est obtenu.

Résumé

• J'ai pu organiser comment utiliser numpy.vectorize.
• Il est très pratique et devrait être applicable de différentes manières. Vous pouvez programmer sans utiliser autant que possible les boucles for.