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python - 在 2D 数组上创建 4D View 以将其划分为固定大小的单元格

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 20:59:31 26 4
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我在 numpy 中有一个二维数组 t:

>>> t = numpy.array(range(81)).reshape((9,9))
>>> t
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
[27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
[36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
[45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53],
[54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
[63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
[72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80]])

它由两个数字索引:行索引和列索引。

>>> t[2,3]
21
>>> t.shape
(9, 9)
>>> t.strides
(72, 8)

我想做的是将数组分成固定大小的矩形单元格,例如3×3。我想避免内存复制。我尝试实现这一点的方法是在 t 上创建一个 view 并具有相应的形状和步幅((3,3,3,3)(216,24,72,8))。这样, View 的前两个索引表示 3×3 单元格在较大网格中的位置,后两个索引表示单元格内元素的位置。例如,t[0,1,:,:] 将返回

array([[ 3,  4,  5],
[12, 13, 14],
[21, 22, 23]])

所以我的问题是——如何创建描述的 View ?我错过了一个更简单的方法吗?这可以用切片语法优雅地完成吗?

最佳答案

编辑:一种不需要你自己弄清楚步幅的方法是

numpy.rollaxis(t.reshape(3, 3, 3, 3), 2, 1)

[编辑结束]

实现此目的的另一种方法是使用 numpy.lib.stride_tricks.as_strided:

>>> t = numpy.arange(81.).reshape((9,9))
>>> numpy.lib.stride_tricks.as_strided(t, shape=(3,3,3,3), strides=(216,24,72,8))
array([[[[ 0., 1., 2.],
[ 9., 10., 11.],
[ 18., 19., 20.]],

[[ 3., 4., 5.],
[ 12., 13., 14.],
[ 21., 22., 23.]],

[[ 6., 7., 8.],
[ 15., 16., 17.],
[ 24., 25., 26.]]],


[[[ 27., 28., 29.],
[ 36., 37., 38.],
[ 45., 46., 47.]],

[[ 30., 31., 32.],
[ 39., 40., 41.],
[ 48., 49., 50.]],

[[ 33., 34., 35.],
[ 42., 43., 44.],
[ 51., 52., 53.]]],


[[[ 54., 55., 56.],
[ 63., 64., 65.],
[ 72., 73., 74.]],

[[ 57., 58., 59.],
[ 66., 67., 68.],
[ 75., 76., 77.]],

[[ 60., 61., 62.],
[ 69., 70., 71.],
[ 78., 79., 80.]]]])

请注意,您提供的步长仅适用于 float 组 (itemsize == 8),而您帖子中的示例 t 是一个 int 数组(可能有也可能没有 itemsize == 8)。

关于python - 在 2D 数组上创建 4D View 以将其划分为固定大小的单元格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9006232/

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