我有一个python 3D列表。更清楚地说,是一个列表列表,其中每个列表都是一个框的四个角坐标。我必须过滤所有小于某些给定尺寸的盒子。
让我们假设这是python列表。
box = [[[4, 4], [4, 8], [8, 8], [8, 4]],
[[8, 8], [8, 16], [16, 16], [16, 8]],
[[20,16],[20,20],[24,20],[24,16]]
...
]
我必须过滤所有长度和宽度小于或等于5的框。
filtered_box = [[[4, 4], [4, 8], [8, 8], [8, 4]],
[[20,16],[20,20],[24,20],[24,16]]
...
]
这是我当前的代码
filtered_box = []
for c in box:
min_x, min_y = c[0]
max_x, max_y = c[2]
if max_x - min_x <= 5 & min_y - max_y <= 5:
filtered_box.append(c)
这工作正常,但我需要一个更优化的解决方案。它可以使用numpy并转换回python列表,也可以使用list上的本机python操作。我正在使用Python 3。
最佳答案
numpy
的解决方案可能如下所示:
filtered_array = array[
(np.abs(array[:, 0, 0] - array[:, 3, 0]) < 5) &
(np.abs(array[:, 0, 1] - array[:, 3, 1]) < 5), :, :]
其中
array = np.array(box)
。我想如果您准备了数据(numpy数组),则此解决方案将比纯python显着更快。将数据从python列表转换为numpy数组将使任何时间的获取无效。
关于python - 使用list或numpy过滤3D python列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/56702705/