我想对2D阵列中心部分周围的环形进行统计（例如，对图像中的恒星周围的背景进行统计）。我知道如何获取数组内部区域的2D切片并返回该切片的索引，但有没有办法获得切片外的值的索引？
我有一个名为＆＃39; Z＆＃39;和一些盒子大小（PSF_box）我想要执行一些统计。这是我到目前为止所得到的：
center = np.ceil(np.shape(Z)[0]/2.0) # center of the array
# Make a 2d slice of the star, and convert those pixels to nan
annulus[center-ceil(PSF_size/2.0):center+ceil(PSF_size/2.0)-1,\
center-ceil(PSF_size/2.0):center+ceil(PSF_size/2.0)-1] = np.nan
np.savetxt('annulus.dat',annulus,fmt='%s')
我将此方框切片内部的像素转换为nan，但我不知道如何输出不是＆＃39; nan＆＃39;的方框外的像素索引。或者更好的是，有没有办法直接在切片周围的区域执行某些操作？ （与输出不是像素值的像素值相反）
答案 0 :(得分：1)
我希望这大致代表你想要做的事情，即。在你的2d数据中获取环的元素。如果你喜欢环外的数据只是改变条件。
import numpy as np
#construct a grid
x= np.linspace(0,1,5)
y= np.linspace(0,1,5)
xv,yv = np.meshgrid(x, y, sparse=False, indexing='ij')
# a gaussian function
x0,y0=0.5,0.5
zz= np.exp(- (xv-x0)**2 - (yv-y0)**2) # a function over the grid
print 'function\n', zz
# a distance metric on the grid
distance = np.sqrt( (xv-x0)**2+ (yv-y0)**2)
print 'distance from center\n', distance
# make a condition and apply it to the array
cond= (distance>0.3) & (distance<0.7)
print 'selection\n',zz[cond]
# if you care about the locations of the annulus
print xv[cond]
print yv[cond]
输出：
function
[[ 0.60653066 0.73161563 0.77880078 0.73161563 0.60653066]
[ 0.73161563 0.8824969 0.93941306 0.8824969 0.73161563]
[ 0.77880078 0.93941306 1. 0.93941306 0.77880078]
[ 0.73161563 0.8824969 0.93941306 0.8824969 0.73161563]
[ 0.60653066 0.73161563 0.77880078 0.73161563 0.60653066]]
distance from center
[[ 0.70710678 0.55901699 0.5 0.55901699 0.70710678]
[ 0.55901699 0.35355339 0.25 0.35355339 0.55901699]
[ 0.5 0.25 0. 0.25 0.5 ]
[ 0.55901699 0.35355339 0.25 0.35355339 0.55901699]
[ 0.70710678 0.55901699 0.5 0.55901699 0.70710678]]
selection
[ 0.73161563 0.77880078 0.73161563 0.73161563 0.8824969 0.8824969
0.73161563 0.77880078 0.77880078 0.73161563 0.8824969 0.8824969
0.73161563 0.73161563 0.77880078 0.73161563]
[ 0. 0. 0. 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 0.5 0.75 0.75 0.75
0.75 1. 1. 1. ]
[ 0.25 0.5 0.75 0. 0.25 0.75 1. 0. 1. 0. 0.25 0.75
1. 0.25 0.5 0.75]