python - 使用 Numpy stride_tricks 获取非重叠数组 block

Question

我正在尝试使用 numpy.lib.stride_tricks.as_strided 迭代数组的非重叠 block ，但我无法找到参数的文档，所以我只能得到重叠 block .

例如，我有一个 4x5 数组，我想从中获取 4 个 2x2 block 。我可以排除右侧和底部边缘的额外单元格。

到目前为止，我的代码是:

import sys
import numpy as np

a = np.array([
[1,2,3,4,5],
[6,7,8,9,10],
[11,12,13,14,15],
[16,17,18,19,20],
])

sz = a.itemsize
h,w = a.shape
bh,bw = 2,2

shape = (h/bh, w/bw, bh, bw)
strides = (w*sz, sz, w*sz, sz)
blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

print blocks[0][0]
assert blocks[0][0].tolist() == [[1, 2], [6,7]]
print blocks[0][1]
assert blocks[0][1].tolist() == [[3,4], [8,9]]
print blocks[1][0]
assert blocks[1][0].tolist() == [[11, 12], [16, 17]]

生成的 block 数组的形状似乎是正确的，但最后两个断言失败了，大概是因为我的形状或步幅参数不正确。我应该为这些设置什么值以获得非重叠 block ？

Answer 1

import numpy as np
n=4
m=5
a = np.arange(1,n*m+1).reshape(n,m)
print(a)
# [[ 1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10]
#  [11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]]
sz = a.itemsize
h,w = a.shape
bh,bw = 2,2
shape = (h/bh, w/bw, bh, bw)
print(shape)
# (2, 2, 2, 2)

strides = sz*np.array([w*bh,bw,w,1])
print(strides)
# [40  8 20  4]

blocks=np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
print(blocks)
# [[[[ 1  2]
#    [ 6  7]]
#   [[ 3  4]
#    [ 8  9]]]
#  [[[11 12]
#    [16 17]]
#   [[13 14]
#    [18 19]]]]

从 a 中的 1 开始(即 blocks[0,0,0,0])，到达 2(即 blocks[0,0,0,1])是一项。因为(在我的机器上)a.itemsize 是 4 个字节，步幅是 1*4 = 4。这给了我们 strides = (10,2,5,1 )*a.itemsize = (40,8,20,4)。

再次从 1 开始，到达 6(即 blocks[0,0,1,0])，是5(即 w)项，因此步幅为 5*4 = 20。这说明了 strides 中的倒数第二个值。

再次从 1 开始，到达 3(即 blocks[0,1,0,0])，是 2(即 bw)项，因此步幅为 2*4 = 8。这说明了 strides 中的第二个值。

最后，从 1 开始，到达 11(即 blocks[1,0,0,0])，是10(即 w*bh)项，所以步幅为 10*4 = 40。所以 strides = (40,8,20,4)。