Как сделать шахматную доску в numpy?
Чтобы проверить, существует ли каталог, вы можете использовать простую структуру if:
if [ -d directory/path to a directory ] ; then
#Things to do
else #if needed #also: elif [new condition]
# things to do
fi
Вы можете сделать это также в отрицательном
if [ ! -d directory/path to a directory ] ; then
# things to do when not an existing directory
Примечание: будьте осторожны, оставляйте пустые места с обеих сторон обеих открывающих и закрывающих скобок.
С тем же синтаксисом вы можете использовать:
-e: any kind of archive
-f: file
-h: symbolic link
-r: readable file
-w: writable file
-x: executable file
-s: file size greater than zero
5 ответов
Вот решение с помощью функции мозаики в numpy.
import numpy as np
x = np.array([[0, 1], [1, 0]])
check = np.tile(x, (n//2, n//2))
# Print the created matrix
print(check)
- для входа 2, Вывод
[[0 1]
[1 0]]
- для входа 4, Вывод
[[0 1 0 1]
[1 0 1 0]
[0 1 0 1]
[1 0 1 0]]
Я не уверен, что это лучше, чем то, что у меня было:
c = numpy.fromfunction(lambda x,y: ((x//sq) + (y//sq)) % 2, (w,h))
self.chex = numpy.array((w,h,3))
self.chex[c == 0] = (0xAA, 0xAA, 0xAA)
self.chex[c == 1] = (0x99, 0x99, 0x99)
это должно сделать
шахматную доску любого размера (просто укажите ширину и высоту , как w, h); также у меня жестко запрограммирована высота / ширина ячейки равной 1, хотя, конечно, это также можно параметризовать так, чтобы произвольное значение передавалось в:
>>> import numpy as NP
>>> def build_checkerboard(w, h) :
re = NP.r_[ w*[0,1] ] # even-numbered rows
ro = NP.r_[ w*[1,0] ] # odd-numbered rows
return NP.row_stack(h*(re, ro))
>>> checkerboard = build_checkerboard(5, 5)
>>> checkerboard
Out[3]: array([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]])
с этим 2D-массивом, просто визуализировать изображение шахматной доски, например :
>>> import matplotlib.pyplot as PLT
>>> fig, ax = PLT.subplots()
>>> ax.imshow(checkerboard, cmap=PLT.cm.gray, interpolation='nearest')
>>> PLT.show()
Разве вы не можете использовать hstack и vstack? См. здесь . Вот так:
>>> import numpy as np
>>> b = np.array([0]*4)
>>> b.shape = (2,2)
>>> w = b + 0xAA
>>> r1 = np.hstack((b,w,b,w,b,w,b))
>>> r2 = np.hstack((w,b,w,b,w,b,w))
>>> board = np.vstack((r1,r2,r1,r2,r1,r2,r1))
Вот еще один способ сделать это, используя ogrid , который немного быстрее:
import numpy as np
import Image
w, h = 600, 800
sq = 15
color1 = (0xFF, 0x80, 0x00)
color2 = (0x80, 0xFF, 0x00)
def use_ogrid():
coords = np.ogrid[0:w, 0:h]
idx = (coords[0] // sq + coords[1] // sq) % 2
vals = np.array([color1, color2], dtype=np.uint8)
img = vals[idx]
return img
def use_fromfunction():
img = np.zeros((w, h, 3), dtype=np.uint8)
c = np.fromfunction(lambda x, y: ((x // sq) + (y // sq)) % 2, (w, h))
img[c == 0] = color1
img[c == 1] = color2
return img
if __name__ == '__main__':
for f in (use_ogrid, use_fromfunction):
img = f()
pilImage = Image.fromarray(img, 'RGB')
pilImage.save('{0}.png'.format(f.func_name))
Вот результаты timeit:
% python -mtimeit -s"import test" "test.use_fromfunction()"
10 loops, best of 3: 307 msec per loop
% python -mtimeit -s"import test" "test.use_ogrid()"
10 loops, best of 3: 129 msec per loop