python - 从大于 2 维的 numpy 数组中选择随机窗口

Question

如何从大于 2 维的 numpy 数组中选择一个随机窗口，其中该窗口相对于 2 个不同的维度是随机的？

我想做一些与这篇文章中的答案类似的事情，但在 3 维，而不是 2 维: Selecting Random Windows from Multidimensional Numpy Array Rows

我试图矢量化的示例(即我试图避免 for 循环):

import random
import numpy as np

ls = []
m = 3 # sequence length
k = 8 #batch_size

np_3D_array = np.random.randint(0,100, size = (5,7,4)) #random 3D array

for ii in range(k):
  random_sheet = random.randint(0,np_3D_array.shape[0] - 1)
  random_row = random.randint(0, np_3D_array.shape[1] - m)
  ls.append(np_3D_array[random_sheet, random_row:random_row + m , :])

final_output = np.array(ls)

print(final_output.shape) #prints (8, 3, 4) to stdoout

Answer 1

使用我的 window_nd 食谱 here

def sample_nd(arr, window_shape, axis, k = 1):
    windows = window_nd(arr, window = window_shape, axis = axis)
    windows = windows.reshape((-1,) + windows.shape[len(axis):])
    index = np.random.randint(0, windows.shape[0], k)
    return windows[index].squeeze()

sample_nd(np_3D_array, window_shape = (1, 3), axis = (0, 1), k = 8).shape

(8, 3, 4)

为了清楚起见，这里没有考虑到原始函数中的许多边缘情况(尤其是不能仅使用一个窗口/轴，除非它们被格式化为元组)。