Das deutsche Python-Forum

Hallo zusammen,

ich bin ziemlich neu in der Programmierszene und ziemlich überfordert

Ich möchte den Hoshen-Kopelman Algorithmus zur Cluster Detektion in einer Matrix anwenden und anschließend die "Größe" des größten Clusters bestimmen. Dafür habe folgenden Code dafür geschrieben (siehe unten). Allerdings sind einige Cluster, je nach Beispiel Matrix, falsch gelabelt (in meinem Code müsste z.B. 3 und 6 dasselbe Cluster sein). Könnte mir jemand bei der Fehlerbehebung helfen?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class UnionFind:
def __init__(self, max_labels):
self.labels = [0] * max_labels
self.labels[0] = 0
self.n_labels = max_labels

def find(self, x):
y = x
while self.labels[y] != y:
y = self.labels[y]
while self.labels[x] != x:
z = self.labels[x]
self.labels[x] = y
x = z
return y

def union(self, x, y):
self.labels[self.find(x)] = self.find(y)
return self.find(x)

def make_set(self):
self.labels[0] += 1
assert self.labels[0] < self.n_labels
self.labels[self.labels[0]] = self.labels[0]
return self.labels[0]

def hoshen_kopelman(matrix, m, n):
uf = UnionFind(m * n // 2)
cluster_sizes = {} # Dictionary zur Speicherung der Clustergrößen

for i in range(m):
for j in range(n):
if matrix[i][j]:
up = matrix[i - 1][j] if i > 0 else 0
left = matrix[i][j - 1] if j > 0 else 0

if up == 0 and left == 0:
matrix[i][j] = uf.make_set()
elif up == 0 or left == 0:
matrix[i][j] = max(up, left)
else:
matrix[i][j] = uf.union(up, left)

label = matrix[i][j]
cluster_sizes[label] = cluster_sizes.get(label, 0) + 1

largest_cluster_size = max(cluster_sizes.values())
matrix_size = m * n
largest_cluster_ratio = largest_cluster_size / matrix_size

return matrix, largest_cluster_ratio

matrix1 = np.array([[1, 0, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 1]])

hkm, largest_cluster_ratio = hoshen_kopelman(matrix1, 6, 6)

fig, ax = plt.subplots()
min_val = 0
max_val = 6
m = 6
n = 6
ax.matshow(hkm, cmap=plt.cm.Blues)

for i in range(m):
for j in range(n):
c = hkm[i, j]
ax.text(j, i, str(c), va='center', ha='center')

plt.show()

print("size of the largest cluster(ratio to the matrix size):", largest_cluster_ratio)

Adam98: Man nummeriert keine Namen. Dann will man sich entweder bessere Namen überlegen, oder gar keine Einzelnamen/-werte verwenden, sondern eine Datenstruktur.

`min_val` und `max_val` werden definiert aber nirgends verwendet.

`m` und `n` sowohl im Hauptprogramm als auch bei den Funktionsargumenten sollte man nicht manuell auf 6 setzen. Das ist ja die Matrixgrösse — die kann man von der Matrix abfragen statt das parallel dazu noch mal von Hand pflegen zu müssen.

Wobei die im Hauptprogramm auch gar nicht gebraucht werden. Da würde man einfach in der äusseren Schleife die Matrixzeilen mit `enumerate()` aufzählen, und in der inneren dann die Zellenwerte der Zeile.

Die `hoshen_kopelman()` sollte die Matrix die als Argument übergeben wurde, nicht als Ergebnis liefern. Die hat der Aufufer ja bereits. Und man sollte das Dokumentieren, dass diese Matrix verändert wird. Das könnte für Leser überraschend sein.

Für `cluster_sizes` würde sich ein `collection.defaultdict` anbieten.

Zwischenstand (ungetestet):

Code: Alles auswählen

#!/usr/bin/env python3
from collections import defaultdict

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class UnionFind:
    def __init__(self, max_label_count):
        self.labels = [0] * max_label_count
        self.labels[0] = 0  # ???
        self.max_label_count = max_label_count

    def _find(self, x):
        y = x
        while self.labels[y] != y:
            y = self.labels[y]

        while self.labels[x] != x:
            x, self.labels[x] = self.labels[x], y

        return y

    def union(self, x, y):
        self.labels[self._find(x)] = self._find(y)
        return self._find(x)

    def make_set(self):
        self.labels[0] += 1
        assert self.labels[0] < self.max_label_count
        self.labels[self.labels[0]] = self.labels[0]
        return self.labels[0]


def hoshen_kopelman(matrix):
    m = len(matrix)
    n = len(matrix[0])
    union_find = UnionFind(m * n // 2)
    cluster_sizes = defaultdict(int)
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j]:
                up = matrix[i - 1][j] if i > 0 else 0
                left = matrix[i][j - 1] if j > 0 else 0

                if up == left == 0:
                    label = union_find.make_set()
                elif up == 0 or left == 0:
                    label = max(up, left)
                else:
                    label = union_find.union(up, left)

                matrix[i][j] = label
                cluster_sizes[label] += 1

    return max(cluster_sizes.values()) / (m * n)


def main():
    matrix = np.array(
        [
            [1, 0, 0, 1, 0, 1],
            [1, 0, 1, 0, 0, 1],
            [1, 0, 1, 1, 0, 1],
            [0, 1, 0, 0, 1, 1],
            [0, 1, 1, 0, 1, 1],
            [1, 0, 1, 0, 1, 1],
        ]
    )

    largest_cluster_ratio = hoshen_kopelman(matrix)

    _, ax = plt.subplots()
    ax.matshow(matrix, cmap=plt.cm.Blues)

    for i, row in enumerate(matrix):
        for j, label in enumerate(row):
            ax.text(j, i, str(label), va="center", ha="center")

    plt.show()

    print(
        "size of the largest cluster(ratio to the matrix size):",
        largest_cluster_ratio,
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

Die `find()`-Methode verändert ja den Zustand von `UnionFind`-Objekten. Sollte die wirklich so oft aufgerufen werden?

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Hoshen-Kopelman Algorithmus zur Cluster Detektion

Hoshen-Kopelman Algorithmus zur Cluster Detektion

Re: Hoshen-Kopelman Algorithmus zur Cluster Detektion