Python 用于互相关的重新索引阵列
我试图将数据集与棋盘模式交叉关联，但遇到了索引问题。数据来自最近邻列表的奇异值分解，因此由位置（x，y）和特征值（强度）的2D数组组成。数据的xy部分以不遵循典型numpy图像结构的方式进行索引。我需要重新索引数据数组，然后才能进行交叉关联，但我不知道正确的方法。 以下是一个例子： 左上角是数据。想象一下，这是一幅由具有指定强度的散点图制成的“图像”（例如，散点图（x，y，c=特征值））。左下角显示了两个数据数组将如何以“对角”方式进行索引。右上角是我想用于模板匹配的棋盘格模式。右下角是棋盘的索引，它遵循典型的“x，y”顺序。在棋盘格与特征值相互关联之前，索引方案必须匹配 非常感谢您的帮助Python 用于互相关的重新索引阵列,python,numpy,scikit-image,Python,Numpy,Scikit Image,我试图将数据集与棋盘模式交叉关联，但遇到了索引问题。数据来自最近邻列表的奇异值分解，因此由位置（x，y）和特征值（强度）的2D数组组成。数据的xy部分以不遵循典型numpy图像结构的方式进行索引。我需要重新索引数据数组，然后才能进行交叉关联，但我不知道正确的方法。 以下是一个例子： 左上角是数据。想象一下，这是一幅由具有指定强度的散点图制成的“图像”（例如，散点图（x，y，c=特征值））。左下角显示了两个数据数组将如何以“对角”方式进行索引。右上角是我想用于模板匹配的棋盘格模式。右下角是棋盘的
埃里克我想出来了。我曾经
np.lexsort（（x，y））