Python - 2D numpy配列内の特定の値の最大領域を効率的に見つける方法

Question

いくつかの値がゼロで、いくつかの値がゼロである2D numpy配列があります。私は、配列内のゼロの最大の塊を見つける効率的な方法を見つけようとしています（中心の位置の大まかなアイディアと同様に、ゼロの数を返すことによって）

たとえば、この配列では（3,4）の中心に、9の塊を発見したいと思います：

[[ 1, 1, 1, 0, 0 ], 
[ 1, 0, 1, 1, 0 ], 
[ 1, 1, 1, 1, 1 ], 
[ 1, 1, 0, 0, 0 ], 
[ 1, 1, 0, 0, 0 ], 
[ 1, 1, 0, 0, 0 ]] 

はnumpyのか、scipyのダウンロードにこのような何かを達成するために素敵なベクトル化された方法はありますか？

塊は、おおよそ円形であり、それらには穴がありません。

ndimage.label() scipyからはこれに近いものがありますが、私が後にしているものではありません。 numpy.where()とnumpy.diff()という感じがありますが、この問題を解決するために効率的に使用する方法がわかりません。

Answer 1

あなたはほとんどそこにいる、あなただけnumpy.bincountでndimage.labelを結合する必要があります。

import numpy as np 
from scipy import ndimage 

array = np.random.randint(0, 3, size=(200, 200)) 

label, num_label = ndimage.label(array == 0) 
size = np.bincount(label.ravel()) 
biggest_label = size[1:].argmax() + 1 
clump_mask = label == biggest_label 

あなたはclump_maskを持っていたら、あなたは重心を計算したり、中心を得るために、いくつかの他の方法を使用することができます。