python在5000*4000二维矩阵中求20*20二维移动窗口内极大值的坐标

可以使用numpy库中的函数实现，具体代码如下：

import numpy as np

# 生成一个500*400的随机矩阵
matrix = np.random.rand(500, 400)

# 定义移动窗口的大小
window_size = 20

# 使用maximum_filter函数求出每个窗口内的最大值
max_matrix = np.maximum_filter(matrix, size=(window_size, window_size))

# 使用argwhere函数找到最大值的坐标
max_coords = np.argwhere(matrix == max_matrix)

# 输出第一个最大值的坐标
print(max_coords[])

相关问题

python在5000*4000二维矩阵中求每个20*20二维移动窗口内极大值的坐标

可以使用numpy库中的stride_tricks函数来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 将二维矩阵转换为一维数组，方便后续操作。

2. 使用stride_tricks函数将一维数组转换为二维数组，每个子数组的大小为20*20。

3. 对每个子数组求最大值的坐标。

4. 将每个子数组的最大值坐标转换为在原始二维矩阵中的坐标。

代码示例：

import numpy as np

# 生成一个500*400的随机二维矩阵
matrix = np.random.rand(500, 400)

# 定义移动窗口大小
window_size = 20

# 将二维矩阵转换为一维数组
flat_matrix = matrix.ravel()

# 使用stride_tricks函数将一维数组转换为二维数组
shape = (matrix.shape[]-window_size+1, matrix.shape[1]-window_size+1, window_size, window_size)
strides = (matrix.strides[], matrix.strides[1], matrix.strides[], matrix.strides[1])
sub_matrices = np.lib.stride_tricks.as_strided(flat_matrix, shape=shape, strides=strides)

# 对每个子数组求最大值的坐标
max_indices = np.unravel_index(np.argmax(sub_matrices, axis=(2,3)), shape[:2])

# 将每个子数组的最大值坐标转换为在原始二维矩阵中的坐标
max_indices = (max_indices[]+window_size//2, max_indices[1]+window_size//2)

print(max_indices)

python矩阵求移动窗口极大值的坐标

可以使用numpy库中的函数numpy.lib.stride_tricks.as_strided()来实现矩阵的移动窗口操作，然后再使用numpy库中的函数numpy.argmax()来求解极大值的坐标。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np

def sliding_window(arr, window_size):
shape = arr.shape[:-1] + (arr.shape[-1] - window_size + 1, window_size)
strides = arr.strides + (arr.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(arr, shape=shape, strides=strides)

def max_coordinates(arr, window_size):
windowed = sliding_window(arr, window_size)
max_indices = np.argmax(windowed, axis=1)
row_indices = np.arange(arr.shape[])
return row_indices[max_indices], max_indices

# 示例
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
window_size = 2
row_indices, col_indices = max_coordinates(arr, window_size)
print(row_indices, col_indices) # 输出 (array([, , 1, 1, 2, 2]), array([3, 2, 3, 2, 3, 2]))