有用的方法恢復均勻座標返回到2d？

Question

是否有一些用於將均勻座標還原回2d座標的糖塊。

所以這樣的：

[[4,8,2], 
6,3,2]] 

變成這樣：

[[2,4], 
[3,1.5]] 

Answer 1

一種方法利用的broadcasted的elementwise部門 -

from __future__ import division 

a[:,:2]/a[:,[-1]] 

我們可以用a[:,-1,None]或a[:,-1][:,None]或a[:,-1].reshape(-1,1)到位的a[:,[-1]]。通過a[:,[-1]]，我們保持了暗淡的數量，讓我們執行廣播部門。

另一個與np.true_divide再次使用broadcasting -

np.true_divide(a[:,:2], a[:,[-1]]) 

採樣運行 -

In [194]: a 
Out[194]: 
array([[4, 8, 2], 
     [6, 3, 2]]) 

In [195]: a[:,:2]/a[:,[-1]] 
Out[195]: 
array([[ 2. , 4. ], 
     [ 3. , 1.5]]) 

In [196]: np.true_divide(a[:,:2], a[:,[-1]]) 
Out[196]: 
array([[ 2. , 4. ], 
     [ 3. , 1.5]]) 

Answer 2

如果你有你輸入一個名爲x載體，你可以做

x[:-1]/x[-1] 

---

完整的示例：

import numpy as np 
x = np.array([6,3,2]) 
x[:-1]/x[-1] # array([ 3. , 1.5]) 

你也可以將它應用於多個座標的數組：

xs = np.array([[4,8,2],[6,3,2]]) 
np.array([x[:-1]/x[-1] for x in xs]) # array([[ 2. , 4. ], 
             #  [ 3. , 1.5]]) 

如果你想重用這個你可以定義一個函數homogen：

homogen = lambda x: x[:-1]/x[-1] 

# previous stuff bevomes something like 
np.array([homogen(x) for x in xs])