python - Numpy - 将 2D 数组 reshape 并分区为 3D

Question

有没有办法将 2D 数组划分并 reshape 为 3D 数组。像下面的例子:

基本上，我的左边有一个 4x4 矩阵，我想要一个如图所示的 2x2x4 矩阵，这样我就可以在第 3 个轴上应用 numpy.mean。实际上，我拥有的矩阵非常庞大，所以这就是为什么循环遍历 block 不是一种选择。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

对于您的示例，您可以使用 numpy.lib.stride_tricks.as_strided .

In [1]: A = np.arange(16).reshape(4, 4)

In [2]: A
Out[2]:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

In [3]: strides = A.itemsize * np.array([8, 2, 4, 1])

In [4]: x = p.lib.stride_tricks.as_strided(A, shape = (2, 2, 2, 2), strides = strides)

In [4]: x
Out[4]:
array([[[[ 0,  1],
         [ 4,  5]],

        [[ 2,  3],
         [ 6,  7]]],


       [[[ 4,  5],
         [ 8,  9]],

        [[ 6,  7],
         [10, 11]]]])

In [5]: x.reshape(4, 2, 2)
Out[5]:
array([[[ 0,  1],
        [ 4,  5]],

       [[ 2,  3],
        [ 6,  7]],

       [[ 8,  9],
        [12, 13]],

       [[10, 11],
        [14, 15]]])

步长定义了遍历数组时要使用的偏移量(以字节为单位)，as_strided 函数使您能够构建具有用户定义步长的新数组。

但是，我不知道它的效率如何以及它的扩展性如何适合您的使用。