我可以为 (Nx,Ny) 矩阵做一个数学形状掩码吗？

Question

我有一个数字矩阵 (Nx,Ny)，我想从该矩阵中 select 一个数学形状 coordinates/components 因为它可能是一条具有给定斜率的线。

我学会了如何创建遮罩以及如何以随机方式创建遮罩，但我想不出如何在 python 中生成数学形状遮罩。

这是我能够开发的一些代码。如果您知道更好的方法，我也将不胜感激。

import random
import numpy as np

threshold = 0.85 
radius=40 
sq7=1/(radius*radius)

matrix=np.zeros((Nx,Ny))

for i in range(0,Nx):
    for j in range(0,Ny):
        if ((i-Nx*0.5)*(i-Nx*0.5)*sq7+(j-Ny*0.5)*(j-Ny*0.5)*sq7<=1.0):
            matrix[i,j]= 1.0 - 0.1*random.random();
        else:
            matrix[i,j]=-1.0 + random.random();

randoms = np.random.normal(0,scale=0.002, size=matrix[mask].shape)
mask = matrix**2 < threshold
matrix[mask] += randoms * (1 - matrix[mask]**2)

Answer 1

最后我找到了一个非常简单的方法。我刚才所做的是创建一个与我想要屏蔽的矩阵具有相同维度的新矩阵，然后只需遍历矩阵本身并与我的函数的值进行比较，我就可以很容易地做到这一点。我会在这里留下代码。

def func_normaldist(x,Ny):
    y = np.exp(-0.5*(x-int(Ny/2))**2)/np.sqrt(np.pi*2.)
    return y

def mask_uvalues_centered_geometry(Nx, Ny): #u 
    mask = np.zeros((Nx,Ny))
    # Initial configuration: rectangle of Nx x Ny
    for j in range(0,Ny):
        for i in range(0,Nx):
            if (i < Ny*Nx*func_normaldist(j,Ny)):# and (i > int(Nx/2 + 1)):
                mask[j,i] = True

            else:
                mask[j,i] = False;
    return mask
Nx = 50
Ny = 50
a = mask_uvalues_centered_geometry(Nx,Ny)
print(a)

我可以为 (Nx,Ny) 矩阵做一个数学形状掩码吗？

Can I do a mathematical-shape mask for a (Nx,Ny) matrix?

python

mask

matrix

shapes

mathematical-lattices