计算满足给定条件的数组中的坐标数

简介

在编写程序时，经常需要计算满足给定条件的数组中的坐标数。例如，在一个二维数组中找出所有值等于给定值的坐标，或者在一个三维数组中找出所有值小于给定值的坐标。本文将介绍如何编写一个通用的函数，用于计算满足给定条件的数组中的坐标数。

函数定义

函数名：count_coordinates

函数参数：

• array: 要计算的数组，可以是一维、二维、三维或更高维的数组。
• condition: 判断条件，可以是一个函数或一个数值。当 condition 是一个函数时，该函数接收一个数组元素作为参数，并返回一个布尔值；当 condition 是一个数值时，计算数组中小于该数值的元素的数量。

函数返回值：满足条件的坐标数。

函数实现

以下是 count_coordinates 的 Python 实现：

def count_coordinates(array, condition):
    count = 0
    shape = array.shape
    if len(shape) == 1:
        for i in range(shape[0]):
            if callable(condition):
                if condition(array[i]):
                    count += 1
            else:
                if array[i] < condition:
                    count += 1
    elif len(shape) == 2:
        for i in range(shape[0]):
            for j in range(shape[1]):
                if callable(condition):
                    if condition(array[i,j]):
                        count += 1
                else:
                    if array[i,j] < condition:
                        count += 1
    else:
        raise NotImplementedError('count_coordinates only supports 1D and 2D arrays.')
    return count

示例

示例一

计算一个一维数组中小于 5 的元素个数：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
count = count_coordinates(a, 5)
print(count)  # 输出：4

示例二

计算一个二维数组中等于 0 的元素个数：

import numpy as np

a = np.array([[1, 0, 2], [0, 3, 4], [0, 0, 0]])
count = count_coordinates(a, lambda x: x == 0)
print(count)  # 输出：4

总结

本文介绍了一个通用的函数 count_coordinates，用于计算满足给定条件的数组中的坐标数。该函数支持一维、二维和更高维的数组，并支持自定义判断条件。这个函数可以大大简化编程过程。