Блог

Итак, я пытаюсь сгенерировать список возможных смежных перемещений в трехмерном массиве (предпочтительно n-мерном).

То, что у меня есть, работает так, как должно, но мне было интересно, есть ли более простой способ сделать это.

 def adjacents(loc, bounds):
    adj = []
    bounds = np.array(bounds) - 1

    if loc[0] > 0:
        adj.append((-1, 0, 0))
    if loc[1] > 0:
        adj.append((0, -1, 0))
    if loc[2] > 0:
        adj.append((0, 0, -1))

    if loc[0] < bounds[0]:
        adj.append((1, 0, 0))
    if loc[1] < bounds[1]:
        adj.append((0, 1, 0))
    if loc[2] < bounds[2]:
        adj.append((0, 0, 1))

    return np.array(adj)
  

Вот несколько примеров выходных данных:

 adjacents((0, 0, 0), (10, 10, 10)) 

= [[1 0 0]
   [0 1 0]
   [0 0 1]]

adjacents((9, 9, 9), (10, 10, 10))

= [[-1  0  0]
   [ 0 -1  0]
   [ 0  0 -1]]

adjacents((5, 5, 5), (10, 10, 10))

= [[-1  0  0]
   [ 0 -1  0]
   [ 0  0 -1]
   [ 1  0  0]
   [ 0  1  0]
   [ 0  0  1]]
  

Вот альтернатива, которая векторизована и использует постоянный, предварительно заполненный массив:

 # all possible moves
_moves = np.array([
        [-1, 0, 0],
        [ 0,-1, 0],
        [ 0, 0,-1],
        [ 1, 0, 0],
        [ 0, 1, 0],
        [ 0, 0, 1]])

def adjacents(loc, bounds):
    loc = np.asarray(loc)
    bounds = np.asarray(bounds)
    mask = np.concatenate((loc > 0, loc < bounds - 1))
    return _moves[mask]
  

Здесь используется asarray() вместо array() , потому что это позволяет избежать копирования, если входные данные уже являются массивом. Затем mask создается массив из шести bools, соответствующих исходным шести if условиям. Наконец, возвращаются соответствующие строки постоянных данных _moves .

Но как насчет производительности?

Описанный выше векторизованный подход, хотя он и понравится некоторым, на самом деле выполняется лишь наполовину быстрее исходного. Если вам нужна производительность, лучшее простое изменение, которое вы можете внести, — это удалить строку bounds = np.array(bounds) - 1 и вычесть 1 внутри каждого из последних трех if условий. Это дает вам ускорение в 2 раза (поскольку позволяет избежать создания ненужного массива).