Ring aus einem Array schneiden

[cpt.buzz]

Hallo!

Habe ein kleines Problem. Für eine Auswertesoftware möchte ich aus 2 gegebenen Datenarrays (angle & b im code unten) Ringe "schneiden" und diesen dann zu einem 2D-Array umfunktionieren. Sprich: Die Werte innerhalb dieses Ringes interessieren mich, die anderen müssen weg. Spalten bzw. zeilenweises Ausschneiden ist kein Problem, aber mit dem Ring habe ich momentan ein Problem. Bis zur 4letzten Zeile ist das Programm vielleicht nicht sonderlich schön, funktioniert aber....

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##Import of all important packages

import numpy as np
import pylab as pl
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from numpy.fft import fft2, ifft2
from scipy.fftpack import fftshift
from pylab import xcorr
import random


## Defining the Image Porperties

pixelnr = 128.0
pixelnr_b = pixelnr / 2 + 1
alpha = np.pi / 4
sin_alpha = np.sin(alpha)
cos_alpha = np.cos(alpha)
N = np.arange(1, 11)
numrods = 50



## Defining the pixelarray and the pixelmatrix for the image

pixelarray = np.arange(1 - pixelnr_b, pixelnr + 1 - (pixelnr / 2))
d = np.array(np.arange(1, pixelnr + 2), ndmin=2).T.repeat(len(pixelarray), 1)


## Building an image of a rod with edge length x & y

x = 0.5
y = 4


for n in N:
    for i in range(numrods):
        p = (random.random())
        pixels = ((((d - pixelnr_b) * np.cos(np.pi/p) + (np.sin(np.pi/p) * pixelarray)) / x)**2+ (((-d + pixelnr_b) * np.sin(np.pi/p) + (np.cos(np.pi/p)))))
        
        
        ## Defining the q-value on the detector
        q = (pl.sqrt((d-pixelnr/2)**2 + (pixelarray)**2))

        ## Defining the angle on the detector image
        angle3 = pl.arctan(((pixelarray)/(d-pixelnr/2)))
        angle2 = np.where((d-pixelnr/2)<0, (pl.arctan((pixelarray+np.pi/2)/(d-pixelnr/2+np.pi/2)))+np.pi/2, angle3)
        angle4 = np.where((d-pixelnr/2)>0, (pl.arctan((pixelarray-2+(3*np.pi/2))/(d-3-pixelnr/2+(3*np.pi/2))))+3*np.pi/2, angle2)
        angle4[62:64,1:63] = np.pi
        angle4[62:64,63:128] = 0
        angle = angle4*180/np.pi


        ## improving the contrast of the image
        rod1 = np.where(pixels<150,0,pixels)
        rod = np.where(pixels>= 150,1,rod1)
        a = fft2(rod)
        if i==1:
            c = a
        if i>1:
            c = c + a


    b = abs(fftshift((c)))

    selectedQ = 20

    k = np.arange(selectedQ, selectedQ+1)

    step= int(np.max(q)/100)+1
    
    ## Selecting the q-values of the ring      
    if q in range(selectedQ, selectedQ+step):            
        l1 = np.ravel(b)
        g1 = np.ravel(angle)

Herzlichen Dank für Denkanstöße!

[cpt.buzz]

Für alle, die sich dies angeschaut haben und vielleicht sogar drüber nachdenken, danke ich herzlich!

Ich denke, ich habe eine Möglichkeit gefunden, den Ring zu definieren:

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    condition = (q>selectedQ) & (q<selectedQ+step)
    l = b.compress((condition).flat)
    g = angle.compress((condition).flat)

Falls jemand dennoch einen Fehler sieht, oder einen Weg kennt, es eleganter zu machen, lasse ich mich gerne belehren....

Nachtrag zur Vollständigkeit meines geschilderten Problems und dessen Lösung: Das 2D-array brauche ich nicht, aber die beiden arrays (nach Größe des arrays (angle)) sortiert, was dann folgendes ist:

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    g2 = np.sort(g)
    l2 = np.take(l, np.argsort(g))