二次元配列の特定条件に該当する箇所を別配列に記録する

Question

前提

以下の画像のelevation内で，正の数で囲まれた領域内にある負の数を検知し，
別配列のcell_classに2という値で記録したいと考えています．
しかし，現時点ではnp.whereを使用し，正の数を0，負の数を-1にする処理しかできていません．
そこで，どのようにして正の数で囲まれた負の数を検知するのかご教授いただければと思います．

実現したいこと

• 正の数で囲まれた領域内にある負の数の検知
• 実際に適用する二次元配列のサイズは1000×1000以上のため，for文の使用をできるだけ避ける
• cell_classで2に該当する領域がどんなサイズであっても検知できるようにする

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd

elevation = np.array([
    [-1, -1, -1, -1, -1],
    [-1, 10, 10, 10, 10],
    [-1, 10, -1, 10, 10],
    [-1, 10, -1, 10, 10],
    [-1, 10, 10, 10, 10]
    ])

cell_class = np.where(elevation >= 0, 0, -1)
print(cell_class)

#[[-1 -1 -1 -1 -1]
 #[-1  0  0  0  0]
 #[-1  0 -1  0  0]
 #[-1  0 -1  0  0]
 #[-1  0  0  0  0]]

Comments

[meg_]

何かの課題でしょうか？
「for文の使用をできるだけ避ける」とありますが、質問のケースでは何ミリ秒以内なら良いのでしょうか？

[gantakun]

コメントありがとうございます．内陸にある標高がマイナスの地点を探索する課題の一つです．
具体的に何ミリ秒以内なら良いという指標は設けていません．
しかし，課題では1500×1500程度の二次元配列(標高データ)に対して，正の数に囲まれた負の数の検知を
100地域に対して行う必要があります．その際にできるだけ早く処理を行いたいと考えており，
Pythonで遅いfor文を避けてnumpyやscipyを用いた行列計算のみで実現できるのではと思い
質問させていただきました．
計算速度に関わらず，for文を用いた処理でも大変ありがたいです．

Answer 1

scipy.ndimageにあるbinary_fill_holesという機能を使ってみてはどうでしょうか。
→ scipy.ndimage.binary_fill_holes

elevationのデータが0より大きいかで2値化してデータ(positive)を用意して、binary_fill_holesを適用することで正の数で囲まれた部分を1にしたデータ(filled)を用意できます。
filledのうち、元々負だった部分(negative)が欲しい情報なので、&をとってあげれば答えになります。

もし、負の島ごとにサイズを知りたい場合、同じscipy.ndimageにあるlabelを使用すると簡単です。島ごとに1から順番に同じ数字が割り振られるので、各数字の数をカウントするだけです。

import numpy as np
from scipy.ndimage import binary_fill_holes, label

elevation = np.array([
    [-5, -1, -1, -1, 10, -1],
    [-1, 10, 10, 10, -5, 10],
    [-1, 10, -1, 10, 10, 10],
    [-1, 10, -1, 10,  0, 10],
    [-1, 10, 10, 10, 10, 10],
    [10, 10, 10, -1, 10, -1],
    [-1, 10, 10, 10, 10, -1],
    [-1, 10, -1, -1, 10, -1],
    [-1, 10, -1, 10, 10, -1],
    [10, 10,  0, 10, 10, -1],
    ])

positive = np.where(elevation > 0, 1, 0)
filled = binary_fill_holes(positive)
negative = np.where(elevation < 0, 1, 0)
res = filled & negative

print(f'正の数で囲まれたマス')
print(res, end='\n\n')

num = np.sum(res)
print(f'正の数で囲まれたマスは{num}個')
ans = np.where(res > 0, num, np.where(elevation > 0, 0, elevation)) # 元データの正の数は0に、負の数のうちfillされた部分はnumに
print(ans, end='\n\n')

# 以下はオマケ
field, num = label(res)
print(f'正の数で囲まれた島は{num}個')
print(field)

Comments

[gantakun]

回答ありがとうございます．ご提案していただいたscipyの機能を実際に試してみたところうまくいきました．
この度はありがとうございました．

Answer 2

幅優先探索を用いよ。