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例如,x = np.random.randint(low=0, high=10, shape=(6,6))
给我一个 6x6 numpy 数组:
array([[3, 1, 0, 1, 5, 4],
[2, 9, 9, 4, 8, 8],
[2, 3, 4, 3, 2, 9],
[5, 8, 4, 5, 7, 6],
[3, 0, 8, 1, 8, 0],
[6, 7, 1, 9, 0, 5]])
如何获得所有 2x3 子矩阵的列表?不重叠的呢?
我可以自己编写代码,但我确信这是一个足够常见的操作,它已经存在于 numpy 中,我只是找不到它。
最佳答案
本文中列出的是获取具有给定形状的子矩阵列表的通用方法。根据子矩阵的顺序是行(C 风格)还是列主要(fortran 方式),您将有两种选择。这是 np.reshape
的实现, np.transpose
和 np.array_split
-
def split_submatrix(x,submat_shape,order='C'):
p,q = submat_shape # Store submatrix shape
m,n = x.shape
if np.any(np.mod(x.shape,np.array(submat_shape))!=0):
raise Exception('Input array shape is not divisible by submatrix shape!')
if order == 'C':
x4D = x.reshape(-1,p,n/q,q).transpose(0,2,1,3).reshape(-1,p,q)
return np.array_split(x4D,x.size/(p*q),axis=0)
elif order == 'F':
x2D = x.reshape(-1,n/q,q).transpose(1,0,2).reshape(-1,q)
return np.array_split(x2D,x.size/(p*q),axis=0)
else:
print "Invalid output order."
return x
使用修改后的样本输入运行样本 -
In [201]: x
Out[201]:
array([[5, 2, 5, 6, 5, 6, 1, 5],
[1, 1, 8, 4, 4, 5, 2, 5],
[4, 1, 6, 5, 6, 4, 6, 1],
[5, 3, 7, 0, 5, 8, 6, 5],
[7, 7, 0, 6, 5, 2, 5, 4],
[3, 4, 2, 5, 0, 7, 5, 0]])
In [202]: split_submatrix(x,(3,4))
Out[202]:
[array([[[5, 2, 5, 6],
[1, 1, 8, 4],
[4, 1, 6, 5]]]), array([[[5, 6, 1, 5],
[4, 5, 2, 5],
[6, 4, 6, 1]]]), array([[[5, 3, 7, 0],
[7, 7, 0, 6],
[3, 4, 2, 5]]]), array([[[5, 8, 6, 5],
[5, 2, 5, 4],
[0, 7, 5, 0]]])]
In [203]: split_submatrix(x,(3,4),order='F')
Out[203]:
[array([[5, 2, 5, 6],
[1, 1, 8, 4],
[4, 1, 6, 5]]), array([[5, 3, 7, 0],
[7, 7, 0, 6],
[3, 4, 2, 5]]), array([[5, 6, 1, 5],
[4, 5, 2, 5],
[6, 4, 6, 1]]), array([[5, 8, 6, 5],
[5, 2, 5, 4],
[0, 7, 5, 0]])]
关于python - 如何在 numpy 中获取给定大小的所有子矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32703448/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!