extract_array

astropy.nddata.utils.extract_array(array_large, shape, position, mode='partial', fill_value=nan, return_position=False)

大きな配列から与えられた形状と位置の小さい配列を抽出する.

パラメータ

array_largeNdarray

その中から小配列の配列を抽出する.

shapeその全体的な形やタプルは

抽出された配列の形状(1次元配列に対しては int )である。ご参照ください mode キーワードはより詳細な情報を得るために使用される。

positionその番号やタプルは

小アレイ中心の大アレイに対する位置。画素座標は、アレイ形状の順序と同じであるべきである。整数位置は、画素の中心に位置する(これは、1次元アレイの場合、1つの数字であってもよい)。

mode{‘Partial’，‘Trim’，‘Strict’}，オプション

小配列を抽出するためのパターンである.上の 'partial' そして 'trim' モードの場合、小アレイと大アレイの部分が重なるだけで十分である。上の 'strict' パターンの場合，小配列は大配列に完全に含まれていなければならず，そうでなければ誘発される. PartialOverlapError みんな育てられました。すべてのパターンで非重複配列は NoOverlapError それがそうです。はい。 'partial' モードでは，小配列のうち大きな配列と重ならない位置が埋め込まれる. fill_value それがそうです。はい。 'trim' パターンは重複した要素のみを返すので、生成される小数のグループは要求よりも小さい可能性がある shape それがそうです。

fill_value数字、オプション

もし mode='partial' ，抽出された小配列のうち入力と重複しない画素の値を埋めるために用いる. array_large それがそうです。 fill_value 同じものに変更します dtype として array_large 配列ですが例外がありますもし…。 array_large 整数タイプを持ち、 fill_value はい。 np.nan そして次は ValueError 育てられます。

return_positionブル値、オプション

もし True 戻った座標は position 返された配列の座標系である.

返品

array_smallNdarray

抽出した配列。

new_positionタプル.

もし return_position 真であれば、このタプルには入力された座標が含まれます position 座標系では array_small それがそうです。部分的に重複したアレイでは new_position 実際には array_small ； array_small[new_position] どの要素も間違った結果を与えるかもしれません new_position 陰性です。

実例.

形状11 x 10の大型配列を考え，その中から形状3 x 5の小配列を抽出する：

>>> import numpy as np
>>> from astropy.nddata.utils import extract_array
>>> large_array = np.arange(110).reshape((11, 10))
>>> extract_array(large_array, (3, 5), (7, 7))
array([[65, 66, 67, 68, 69],
       [75, 76, 77, 78, 79],
       [85, 86, 87, 88, 89]])