我想通过将基于坐标质心的强度拆分为相邻像素来将浮点坐标添加到numpy数组。
以整数为例：
import numpy as np
arr = np.zeros((5, 5), dtype=float)
coord = [2, 2]
arr[coord[0], coord[1]] = 1
arr
>>> array([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
但是我想在coord例如浮动数据时在相邻像素之间分布强度。coord = [2.2, 1.7]。
我考虑过使用高斯，例如：
grid = np.meshgrid(*[np.arange(i) for i in arr.shape], indexing='ij')
out = np.exp(-np.dstack([(grid[i]-c)**2 for i, c in enumerate(coord)]).sum(axis=-1) / 0.5**2)
效果不错，但是对于3d数据和数千个点来说速度变慢。
任何建议或想法，将不胜感激，谢谢。
根据@rpoleski的建议，采用局部区域并按距离进行加权。这是一个好主意，尽管我执行的实现未保持坐标的原始质心，例如：
from scipy.ndimage import center_of_mass
coord = [2.2, 1.7]
# get region coords
grid = np.meshgrid(*[range(2) for i in coord], indexing='ij')
# difference Euclidean distance between coords and coord
delta = np.linalg.norm(np.dstack([g-(c%1) for g, c, in zip(grid, coord)]), axis=-1)
value = 3 # pixel value of original coord
# create final array by 1/delta, ie. closer is weighted more
# normalise by sum of 1/delta
out = value * (1/delta) / (1/delta).sum()
out.sum()
>>> 3.0 # as expected
# but
center_of_mass(out)
>>> (0.34, 0.63) # should be (0.2, 0.7) in this case, ie. from coord
有任何想法吗？
这是一个简单的（因此很可能足够快）的解决方案，它保持质心并且sum = 1：
arr = np.zeros((5, 5), dtype=float)
coord = [2.2, 0.7]
indexes = np.array([[x, y] for x in [int(coord[0]), int(coord[0])+1] for y in [int(coord[1]), int(coord[1])+1]])
values = [1. / (abs(coord[0]-index[0]) * abs(coord[1]-index[1])) for index in indexes]
sum_values = sum(values)
for (value, index) in zip(values, indexes):
arr[index[0], index[1]] = value / sum_values
print(arr)
print(center_of_mass(arr))
结果是：
[[0. 0. 0. 0. 0. ]
[0. 0. 0. 0. 0. ]
[0. 0.24 0.56 0. 0. ]
[0. 0.06 0.14 0. 0. ]
[0. 0. 0. 0. 0. ]]
(2.2, 1.7)
注意：我使用的是出租车距离-它们对于质心计算很有用。
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