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Максим Фисман
Asked:2022-10-08 01:56:43 +0800 CST2022-10-08 01:56:43 +0800 CST

二进制数组压缩4倍

  • 772

有一个大小为 的二进制数组 α（0 和 1）AxA。
我想得到一个大小为 β 的新二进制数组BxB。小2倍，因此数组
B比小4倍。 ABxBAxA

规则如下：

  • 如果数组 α 的以下元素中的至少(x;y)一个等于 1，则数组 β的“像素”等于 1：(2x; 2y), (2x+1; 2y), (2x; 2y+1), (2x+1; 2y+1)

我有这个代码：

def compress_4_times (canvas):
    new_size = 16
    field = [[0]*new_size]*new_size

    for y in range(0, new_size):
        for x in range(0, new_size):
            _x, _y = 2*x, 2*y
            count_active = 0

            if is_pixel_active(canvas, _x, _y):
                count_active += 1
            if is_pixel_active(canvas, _x+1, _y):
                count_active += 1
            if is_pixel_active(canvas, _x, _y+1):
                count_active += 1
            if is_pixel_active(canvas, _x+1, _y+1):
                count_active += 1

            if count_active > 0:
                field[x][y] = True
            else:
                field[x][y] = False

    return field

给定一个数组 α 作为输入，应该返回 β。在此示例中，大小 α 为 32。

问题： 在循环过程中，一切正常，我检查了打印：一些像素变为真，而且显然是正确的。
但是该函数返回一个只有 False 的数组！它不包含任何 True!

似乎循环完成后，由于某种原因，该字段被重置。为什么会这样？

我希望我正确地推断出翻译规则。例如，我想转这个：

 0 0 0 1
 0 1 1 0
 0 0 0 1
 0 0 1 1

进入这个：

 1 1
 0 1
python

2 个回答

  1. Best Answer

    这个问题已经在这里讨论过很多次了，你只需要能够识别它。将列表列表的初始化替换为：

    field = [[0] * new_size for _ in range(new_size)]

    初始化的问题是那里的第二次乘法不会创建新列表，而是多次克隆对同一列表的引用。因此，其中一个列表中的任何更改都会立即反映在所有其他列表中 - 毕竟，这是同一个列表。

    但是第一次乘法没有问题，因为它0是一个标量，当它“相乘”时，一个普通列表是从值创建的，而不是从链接创建的。

    顺便说一句，您的检查可以大大减少（并加速 - 并非所有检查都会执行，但在第一次成功检查之前）：

                field[x][y] = any((
                is_pixel_active(canvas, _x, _y),
                is_pixel_active(canvas, _x+1, _y),
                is_pixel_active(canvas, _x, _y+1),
                is_pixel_active(canvas, _x+1, _y+1)
            ))

    一般来说，你正在做的操作叫做pooling，在神经网络中有这样一个规则层，特别是在库中Keras。

    • 4

  2. 您也可以尝试这种压缩方法：

    matr = [[0,0,0,1,0,0],
        [1,0,0,1,0,1],
        [0,0,1,1,0,0],
        [0,0,1,0,0,0],
        [0,0,0,1,0,1],
        [0,0,0,1,0,0]
       ]
matr2=[]

for i in range(0,len(matr),2):
    m = [x or y for x,y in zip(*matr[i:i+2])]
    matr2.append([x or y for x,y in zip(m[::2],m[1::2])])
print(matr2)

    结果：

    [[1, 1, 1], 
 [0, 1, 0], 
 [0, 1, 1]]

    UPD

    对于其他压缩级别，必须部分重写此代码。例如，压缩 9 倍，结果如下：

    matr = [[0,0,0,1,0,0],
        [1,0,0,1,0,1],
        [0,0,1,1,0,0],
        [0,0,0,0,0,0],
        [0,0,0,1,0,1],
        [0,0,0,1,0,0]
       ]
matr2=[]

for i in range(0,len(matr),3):
    m = [x or y or z for x,y,z in zip(*matr[i:i+3])]
    matr2.append([x or y or z for x,y,z in zip(m[::3],m[1::3],m[2::3])])
print(matr2)

    结果：

    [[1, 1], 
 [0, 1]]
    • 1

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