我可以为(NX，纽约)矩阵做数学形蒙版吗?

Question

i有一个数字矩阵(NX，纽约(，我想从该矩阵中选择数学形状坐标/组件，因为它可能是具有给定斜率的线。

我学会了如何以随机的方式创建口罩以及如何做到这一点，但我无法想到如何在Python中生成数学形状面具。

这是我能够开发的一些代码。如果您知道一种更好的方法，我也会感谢被告知。

import random
import numpy as np
threshold = 0.85 
radius=40 
sq7=1/(radius*radius)
matrix=np.zeros((Nx,Ny))
for i in range(0,Nx):
    for j in range(0,Ny):
        if ((i-Nx*0.5)*(i-Nx*0.5)*sq7+(j-Ny*0.5)*(j-Ny*0.5)*sq7<=1.0):
            matrix[i,j]= 1.0 - 0.1*random.random();
        else:
            matrix[i,j]=-1.0 + random.random();
randoms = np.random.normal(0,scale=0.002, size=matrix[mask].shape)
mask = matrix**2 < threshold
matrix[mask] += randoms * (1 - matrix[mask]**2)

Answer 1

最后，我找到了一种非常简单的方法。我刚刚做的是创建一个与我要掩盖的矩阵的新矩阵，然后通过浏览矩阵本身并与我可以轻松完成的函数值进行比较。我将留在这里。

def func_normaldist(x,Ny):
    y = np.exp(-0.5*(x-int(Ny/2))**2)/np.sqrt(np.pi*2.)
    return y
def mask_uvalues_centered_geometry(Nx, Ny): #u 
    mask = np.zeros((Nx,Ny))
    # Initial configuration: rectangle of Nx x Ny
    for j in range(0,Ny):
        for i in range(0,Nx):
            if (i < Ny*Nx*func_normaldist(j,Ny)):# and (i > int(Nx/2 + 1)):
                mask[j,i] = True
            else:
                mask[j,i] = False;
    return mask
Nx = 50
Ny = 50
a = mask_uvalues_centered_geometry(Nx,Ny)
print(a)