一种适用于大型稀疏卷的基于数组的三维数据结构
chunky3d的Python项目详细描述
大块3D
一种类似于NumPy的基于3D阵列的数据结构，适用于人口稀少的大型卷
建造
简介
这个库提供了一个数据结构Sparse，它表示三维体积数据
并支持np.ndarray功能的子集。在
示例
>>> import numpy as np
>>> from chunky3d import Sparse
>>> s = Sparse(shape=(64, 64, 64))
>>> s[0, 0, 0]
0
>>> s.dtype
numpy.float64
>>> s.nchunks
8
>>> s.nchunks_initialized
0
>>> s[1, 2, 3] = 3
>>> s.nchunks_initialized
1
>>> s[:2, 2, 3:5]
array([[0., 0.],
[3., 0.]])
特点
chunky3d.sparse_func-用于分析分块数组的函数集合，包括 形态操作（开、关）、减薄、连接部件- 使用
msgpack快速加载和保存 - 使用
.run()对数组进行操作，可能使用multiprocessing加速 - ^在大多数现有的
sparse_func中基于{}的加速 - 使用
numba加速查找 - 插值（探针）
- 原点和间距：表示不同轴间距不均匀的三维空间
- 使用
dtype=np.uint8通过chunky3d.k3d_connector.get_k3d_object()轻松可视化数组
- 项目
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