Python 计算对角块矩阵中块的坐标

我有一个对角块，我想要每个块的坐标行，列

a = np.zeros((25,18), dtype=int)    
a[2:8,:6]=1

a[8:13,6:12]=1

a[13:15,12:14]=1

a[15:20,14:]=1

以及输出

 [(2, 0), (8, 6), (13, 12), (15, 14)]

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谢谢

我假设你的矩阵确实充满了布尔值，就像你的图片中那样

每个块都是完全正方形的，因此可以通过其起始坐标和边长来定义。还要注意，起始坐标始终位于矩阵的对角线上，因此行和列相等

如果你看这张图片，很明显，在每个块的开头，紧靠上面或左边的单元格是假的。因此，我们可以创建块列表，[坐标，长度，…]，如下所示：

# Find the coordinates where each block starts
starts = []
for i in range(len(myMatrix)):
    if i==0:
        starts.append(i)
    elif not myMatrix[i,i-1]: # i.e., if the cell to the left is False
        starts.append(i)
# Get the length of each block
blocks = []
for i in range(len(starts)):
    thisStart = starts[i]
    if i == len(starts)-1:
        nextStart = len(myMatrix)
    else:
        nextStart = starts[i+1]
    length = nextStart - thisStart
    blocks.append((thisStart, length))

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如示例所示，如果每列包含一个块或其他块，则可以通过扫描每列中的第一个非零条目并跟踪相应行来获取每个块的坐标：

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.zeros((25,18), dtype=int)    
In [3]: a[2:8,:6]=1
In [4]: a[8:13,6:12]=1
In [5]: a[13:15,12:14]=1
In [6]: a[15:20,14:]=1
In [7]: rows = set()
In [8]: blocks = []
In [9]: for col in range(a.shape[1]):
            row = np.argmax(a[:,col])
            if row not in rows:
                rows.add(row)
                blocks.append((row, col))
....:         

In [10]: blocks
Out[10]: [(2, 0), (8, 6), (13, 12), (15, 14)]

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您能给出一些示例输入和预期输出吗？例如，请参见问题Greg，开始工作的坐标很好，但第二部分有一个问题。谢谢回溯最近的调用last:File，第8行，in-TypeError:不支持的操作数类型-：“int”和“list”重试-我已修复最后一行中的错误。如果不是这样的话，你能澄清你发现错误的那一行吗？