Использование функции фильтра в Python. Python фильтр


Pythonicway - Функциональное программирование в Python

Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

  1. Lambda выражение в Python.
  2. Функция map() в Python.
  3. Функция filter() в Python.
  4. Функция reduce() в Python.
  5. Функция zip() в Python.

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

>>> multiply = lambda x,y: x * y >>> multiply(21, 2) 42

 Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними - нужно превратить их в целое число:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] new_list = [] for item in old_list: new_list.append(int(item)) print (new_list) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] new_list = list(map(int, old_list)) print (new_list) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

def miles_to_kilometers(num_miles): """ Converts miles to the kilometers """ return num_miles * 1.6 mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9] kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances)) print (kilometer_distances) [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9] kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances)) print (kilometer_distances) [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

l1 = [1,2,3] l2 = [4,5,6] new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2)) print (new_list) [5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

l1 = [1,2,3] l2 = [4,5] new_list = list(map(lambda x,y: + y, l1, l2)) print (new_list) [5,7]

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак'] zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed)) print (zolushka) ['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

from functools import reduce items = [1,2,3,4,5] sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items) print (sum_all) 15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

from functools import reduce items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2] all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items) print (all_max) 32

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

a = [1,2,3] b = "xyz" c = (None, True) res = list(zip(a, b, c)) print (res) [(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

pythonicway.com

python - Использование функции фильтра в Python

Функция filter предназначена для выбора из списка (или, вообще, любого итеративного) тех элементов, которые удовлетворяют определенному условию. Это не предназначено для выбора на основе индекса. Поэтому, хотя вы можете использовать его для выделения указанных столбцов файла CSV, я бы не рекомендовал его. Вместо этого вы должны, вероятно, использовать что-то вроде этого:

with open(filename, 'rb') as f: for record in csv.reader(f): do_something_with(record[0], record[2])

В зависимости от того, что именно вы делаете с записями, может быть лучше создать итератор по интересующим столбцам:

with open(filename, 'rb') as f: the_iterator = ((record[0], record[2]) for record in csv.reader(f)) # do something with the iterator

или, если вам нужна не последовательная обработка, возможно, список:

with open(filename, 'rb') as f: the_list = [(record[0], record[2]) for record in csv.reader(f)] # do something with the list

Я не уверен, что вы подразумеваете, определяя данные в столбцах. Данные определяются CSV файлом.

Для сравнения, здесь случай, в котором вы хотели бы использовать filter: предположим, что ваш CSV файл содержит числовые данные, и вам нужно создать список записей, в которых числа находятся в строго возрастающем порядке внутри строки. Вы можете написать функцию, чтобы определить, находится ли список чисел в строго возрастающем порядке:

def strictly_increasing(fields): return all(int(i) < int(j) for i,j in pairwise(fields))

(см. документацию itertools для определения pairwise). Тогда вы можете использовать это как условие в filter:

with open(filename, 'rb') as f: the_list = filter(strictly_increasing, csv.reader(f)) # do something with the list

Конечно, то же самое можно было бы и, как правило, реализовать как понимание списка:

with open(filename, 'rb') as f: the_list = [record for record in csv.reader(f) if strictly_increasing(record)] # do something with the list

поэтому нет оснований использовать filter на практике.

qaru.site

python - фильтр перезаписи фильтра python

Вы можете определенно упростить эту функцию not_double_cap_word, но все равно это будет одно и то же базовое решение.

Во-первых, вы можете использовать ch.isupper() вместо str.isupper(ch). Вызов метода обычным способом всегда проще, чем вызов его как несвязанного метода и передача self явно.

Затем мы можем заменить явный цикл цикла sum по выражению генератора:

cap_count = sum(ch.isupper() for ch in word)

И нам не нужно определять not_double_cap, cap_count < 2 кажется достаточно простым, чтобы вернуться напрямую. Так:

def not_double_cap_word(word): cap_count = sum(ch.isupper() for ch in word) return cap_count < 2

Но на самом деле все это, вероятно, достаточно просто, чтобы встроить прямо в основное выражение. Хотя вы можете это сделать, определив функцию с lambda, нет никаких причин. В общем, map и filter хороши, когда то, что вы хотите сделать с каждой вещью, - это вызов функции, с которой вы уже располагаете; понимание лучше, когда вы хотите сделать это выражение, которое вам нужно будет обернуть функцией (lambda или иным способом), чтобы перейти к map или filter. Для сравнения:

words_no_double_caps = [word for word in words_alnum if sum(ch.isupper() for ch in word) < 2] words_no_double_caps = list(filter((lambda word: sum(map( lambda ch: ch.upper(), word)) < 2), words_alnum))

(Я думаю, что у меня есть параны на второй версии. Если не... ну, если бы я хотел запрограммировать в Lisp, я бы это сделал. :)

В любом случае, он выполняет почти те же шаги, что и ваш исходный код, но он более краткий. Это более читаемо? Это вам решать. Но это самая важная причина выбора того или другого, или что-то промежуточное между ними.

Ну, это и нужно ли вам повторно использовать эту логику; если вы это сделаете, это определенно нужно определить с помощью инструкции def и дать хорошее имя.

qaru.site

Что такое карта, фильтр и сокращение в python?

При работе над программированием на Python вы неизбежно сталкиваетесь с ситуациями, когда вам приходится выполнять некоторые манипуляции с данными. В большинстве случаев вы используете контрольные инструкции для получения желаемого результата, но эти управляющие операторы могут быстро стать немного грязными и большими. Функциональные методы могут помочь вам написать более декларативный код, который легче понять с первого взгляда, рефакторингом и тестом. В большинстве случаев это может быть намного проще в использовании карт, фильтрации или уменьшения методов.

Эмпирическое правило, которое вы используете для определения того, какой метод вы должны использовать, выглядит следующим образом:

Эмпирическое правило, которое вы используете для определения того, какой метод вы должны использовать, выглядит следующим образом:...

Операция карты принимает функцию отображения и вектор данных в качестве аргументов и возвращает новый вектор, который является результатом применения функции отображения по каждому элементу вектора независимо. Возвращаемое значение из map() (объект карты) затем может быть передано таким функциям, как list() (для создания списка), set() (для создания набора) и так далее.

Синтаксис

map(function_to_apply, list_of_inputs)

map(function_to_apply, list_of_inputs)

  1. function_to_apply - map() передает каждый элемент итерабельности этой функции.
  2. list_of_inputs - iterable, который является для сопоставления
example

def square(n): return n*n map_inputs = (1, 2, 3, 4) map_ret = map(square, map_inputs) print(map_ret) list_square = list(map_ret) print(list_square)

def square(n): return n*n

map_inputs = (1, 2, 3, 4)

map_ret = map(square, map_inputs)

print(map_ret)

list_square = list(map_ret)

print(list_square)

Выход

< map object at 0x000000000293CF60 > [1, 4, 9, 16]

< map object at 0x000000000293CF60 >

[1, 4, 9, 16]

В большинстве случаев функция карты использует lambdas.

map_inputs = (1, 2, 3, 4) map_ret = map(lambda n: n**2, map_inputs) print(map_ret) list_square = list(map_ret) print(list_square)

map_inputs = (1, 2, 3, 4)

map_ret = map(lambda n: n**2, map_inputs)

print(map_ret)

list_square = list(map_ret)

print(list_square)

Выход

< map object at 0x00000000028AC4E0 > [1, 4, 9, 16]

< map object at 0x00000000028AC4E0 >

[1, 4, 9, 16]

или

map_inputs = (1, 2, 3, 4) print(list(map(lambda n: n**2, map_inputs)))

map_inputs = (1, 2, 3, 4)

print(list(map(lambda n: n**2, map_inputs)))

Выход

Фильтр

Функция фильтра работает в списке и возвращает подмножество этого списка после применения правила фильтрации.

Пример

in_list = [98,99,100,101,102] out_list = filter(lambda x: x > 100, in_list) print(list(out_list))

in_list = [98,99,100,101,102]

out_list = filter(lambda x: x > 100, in_list)

print(list(out_list))

Выход

Снизить

Функция уменьшения преобразует данный список в одно значение, непрерывно применяя заданную функцию ко всем элементам. Он в основном продолжает работать на парах элементов, пока осталось больше элементов.

В следующем примере показано, как найти произведение заданных чисел.

result = 1 in_num = [1, 2, 3, 4,5] for num in in_num: result = result * num print(result)

result = 1

in_num = [1, 2, 3, 4,5]

for num in in_num:

    result = result * num

print(result)

Выход

Использование метода «Уменьшить»:

from functools import reduce result = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4,5]) print(result)

from functools import reduce

result = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4,5])

print(result)

Выход

Источник: http://net-informations.com/python/iq/map.htm

bunkerbook.ru

2.5. Фильтрование списков

2.5. Фильтрование списков

Как вы уже знаете, Python позволяет преобразовывать списки с помощью расширенной записи. Такой подход можно комбинировать с фильтрованием, когда некоторые элементы отображаются, в то время как другие пропускаются.

Пример 2.13. Синтаксис фильтрования списков

[mapping-expression for element in source-list if filter-expression]

Это дополнительная возможность в расширенной записи списков, которую вы обязательно полюбите. Начало расширенной записи остается прежним, а в конце, начиная с if, добавляется условие, по которому будет производиться фильтрование. Условие может быть любым выражением, которое дает истину или ложь (в Python это может быть практически любым выражением). Любой элемент, для которого условие дает истину, будет участвовать в отображении. Все остальные элементы игнорируются, то есть в выражение отображения не подставляются и в результат не включаются.

Пример 2.14. Введение в фильтрование списков

>>> li = ["a", "mpilgrim", "foo", "b", "c", "b", "d", "d"] >>> [elem for elem in li if len(elem) > 1] 1['mpilgrim', 'foo'] >>> [elem for elem in li if elem != "b"] 2['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c', 'd', 'd'] >>> [elem for elem in li if li.count(elem) == 1] 3['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c']
1 В данном случае выражение отображения совсем простое (значение каждого элемента), так что сосредоточьтесь на условии фильтра. Каждый элемент пробегаемого списка Python пропускает через фильтр. Если условие фильтра дает истину, элемент участвует в преобразовании и результат включается в возвращаемый список. В данном случае мы исключили все строки длиной в один символ.
2 Здесь мы исключаем элементы с одним определенным значением, "b". Обратите внимание, что фильтром отбрасываются все элементы со значением "b", так как во всех случаях выражение условия будет давать ложь.
3 Метод count списка возвращает количество вхождений элементов определенного значения в список. Вы можете подумать, что этот фильтр исключает все дубликаты, и возвращаемый список будет содержать по одному значению исходного списка. Но это не так, потому что значения, входящие в исходный список дважды (в данном случае это, "b" and "d") полностью исключаются. Существует множество способов исключить дубликаты из списка, но не так.

Пример 2.15. Фильтрование списка в apihelper.py

methodList = [method for method in dir(object) if callable(getattr(object, method))]

Этот пример выглядит сложным, но основная структура остается прежней. Все выражение дает список, который присваивается переменной methodList. Выражение отображения простое: оно дает значение каждого элемента. Функция dir(object) возвращает список всех атрибутов и методов объекта object — это тот список, который мы преобразуем. И единственная новая часть — это условие фильтра после if.

Выражение фильтра выглядит жутко, но он таковым не является. Вы уже знаете о callable, getattr и in. Как вы могли видеть в предыдущем разделе, выражение getattr(object, method) дает объект-функцию, если object является модулем и method содержит имя функции из этого модуля.

Таким образом, мы берем объект object, получаем список имен его атрибутов, методов, функций, и затем фильтруем этот список, избавляясь от всего, что нас не интересует. Для того, чтобы избавиться от ненужного, мы берем имя каждого атрибута/метода/функции, с помощью функции getattr получаем настоящий объект. Затем мы проверяем, поддерживает ли объект вызов, таким образом подхватывая все функции и методы — как встроенные (например, метод pop списков), так и определенные пользователем (например, функция buildConnectionString в модуле odbchelper). Нас не интересуют другие атрибуты, такие как обязательный для всех моделей атрибут __name__.

Дополнительная литература

ru.diveintopython.net

python - Фильтр FFT против lfilter в python

У меня есть некоторые проблемы при применении полосового фильтра для сигнала на Python. Попробуйте следующее:

  • Сделайте окно окна "вручную", т.е. сделайте БПФ по сигналу, примените фильтр с окном окна и сделать IFFT, чтобы вернуться к времени домен.
  • Используйте модуль scipy.signal, где я использую firwin2 для создания фильтровать, а затем фильтровать фильтрацию.

Более того, я проделал ту же фильтрацию в аудиопрограмме Cool Edit и сравнил результат с двумя предыдущими тестами.

Как можно видеть (я новый пользователь, поэтому я не могу опубликовать свой png рис), результаты от FFT и scipy.signal сильно отличаются. Когда сравнивается с результатом Cool Edit, FFT близок, но не идентичен. Код, как показано ниже:

# imports from pylab import * import os import scipy.signal as signal # load data tr=loadtxt('tr6516.txt',skiprows=1) sr = 500 # [samples/s] nf = sr/2.0 # Nyquist frequence W = 512 # Window widht for filtering N=float(8192) # Fourier settings Ns = len(tr[:,0]) # Total number of samples # Create inpulse responce from the filter fv=12.25 w =0.5 r =0.5*w Hz=[0, fv-w-r, fv-w, fv+w, fv+w+r, nf] ff=[0, 0, 1, 1, 0, 0] b = signal.firwin2(W,Hz,ff,nfreqs=N+1,nyq=nf) SigFilter = signal.lfilter(b, 1, tr[:,1]) # Fourier transform X1 = fft(tr[:,1],n=int(N)) X1 = fftshift(X1) F1 = arange(-N/2.0,N/2.0)/N*sr # Filter data ff=[0,1,1,0] fv=12.25 w =0.5 r =0.5*w Hz=[fv-w-r,fv-w,fv+w,fv+w+r] k1=interp(-F1,Hz,ff)+interp(F1,Hz,ff) X1_f=X1*k1 X1_f=ifftshift(X1_f) x1_f=ifft(X1_f,n=int(N))

Может ли кто-нибудь объяснить мне, почему это различие? Фильтрация в Cool Edit была выполнена с использованием тех же настроек, что и в scipy.signal(окно hanning, ширина окна 512). Или у меня все это не так.

С уважением, Андерс

Выше кода:

enter image description here

По сравнению с Cool Edit:

enter image description here

enter image description here

qaru.site

python - python: полосовой фильтр изображения

У меня есть образ данных с артефактом изображения, который выводится как синусоидальный фон, который я хочу удалить. Поскольку это одночастотная синусоидальная волна, кажется естественным преобразование Фурье и либо полосовой фильтр, либо "фильтр надреза" (где, я думаю, я использовал бы гауссовский фильтр на + -omega).

Мои данные. Красные пятна - это то, что я хочу, фоновая синусоидальная волна в kx + ky нежелательно.

Пытаясь сделать это, я замечаю две вещи:

1), просто выполнив fft и назад, я уменьшил компонент синусоидальной волны, показанный ниже. Кажется, есть какая-то фильтрация высоких частот данных, просто отправляясь туда и обратно?

import numpy as np f = np.fft.fft2(img) #do the fourier transform fshift1 = np.fft.fftshift(f) #shift the zero to the center f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift1) #inverse shift img_back = np.fft.ifft2(f_ishift) #inverse fourier transform img_back = np.abs(img_back)

Это изображение img_back:

Обратное преобразование Фурье, без фильтра.

Возможно, фильтрация здесь достаточно хороша для меня, но я не уверен в этом, так как у меня нет хорошего понимания подавления фона.

2) Чтобы быть более уверенным в подавлении на нежелательных частотах, я сделал булевскую "полосу пропускания" и применил ее к данным, но преобразование Фурье игнорирует маску.

a = shape(fshift1)[0] b = shape(fshift1)[1] ro = 8 ri = 5 y,x = np.ogrid[-a/2:a/2, -b/2:b/2] m1 = x*x + y*y >= ro*ro m2 = x*x + y*y <= ri*ri m3=np.dstack((m1,m2)) maskcomb =[] for r in m3: maskcomb.append([any(c) for c in r]) #probably not pythonic, sorry newma = np.invert(maskcomb) filtdat = ma.array(fshift1,mask=newma) imshow(abs(filtdat)) f_ishift = np.fft.ifftshift(filtdat) img_back2 = np.fft.ifft2(f_ishift) img_back2 = np.abs(img_back2)

Здесь результат такой же, как и раньше, потому что np.fft игнорирует маски. Исправить это было просто:

filtdat2 = filtdat.filled(filtdat.mean())

К сожалению, (но при отражении также неудивительно) результат показан здесь:

Результат фильтра полосового фильтра Brickwall.

Левый график имеет амплитуду БПФ, при этом применяется полосовой фильтр. Это темное кольцо вокруг центрального (DC) компонента. Эта фаза не отображается.

Ясно, что фильтр "brickwall" не является правильным решением. Явление создания колец из этого фильтра хорошо объяснено здесь: Что происходит, когда вы применяете фильтр кирпичной стены к 1D-набору данных.

Итак, теперь я застрял. Возможно, было бы лучше использовать один из встроенных методов scipy, но они, похоже, для 1d данных, как в этой реализации фильтра butterworth. Возможно, правильная вещь заключается в использовании fftconvolve(), как это делается здесь, чтобы размыть изображение. Мой вопрос о fftconvolve заключается в следующем: требует ли это оба изображения (изображение и фильтр) находятся в реальном пространстве? Я думаю, да, но в примере они используют гауссовский, поэтому он неоднозначный (fft (гауссовый) = гауссовый). Если это так, тогда кажется неправильным попытаться создать настоящий пространственный полосовой фильтр. Возможно, в правильной стратегии используется convolve2d() с пространственным изображением и пространственным фильтром. Если да, знаете ли вы, как сделать хороший 2d-фильтр?

qaru.site