python - 按 block 切片 numpy 数组

Question

我需要在给定三个定义切片条件的值(N1、N2、N3)的情况下对数组(aa)进行切片，如下所示:

import numpy as np

N1, N2, N3 = 200, 500000, 30
aa = np.random.uniform(0., 1., N1*N2)

bb = []
for i in range(N1):
    bb += list(aa[i * N2:(i * N2) + N3])

此代码生成一个新数组 bb 遵循以下规则:

1. aa的第一个N3元素
2. 跳转N2元素，加入aa的N3元素
3. 重复2.直到aa用完

我可以通过 numpy 索引更快地执行此过程吗？

Answer 1

简单地 reshape 为 2D 并切片前 N3 列 -

bb = aa.reshape(N1,N2)[:,:N3].ravel()

当N3超过N2

如果 N3 超过 N2，那些 aa[i * N2:(i * N2) + N3] 将在迭代中重叠。为了解决这种情况，我们可以创建滑动窗口，然后对行进行切片，直到我们有足够的长度，然后为剩余的窗口创建一个循环 -

from skimage.util.shape import view_as_windows

starts = np.arange(len(aa), step=N2)
lens = len(aa) - np.arange(len(aa), step=N2)
rem_lens = lens[lens < N3]
m0 = lens < N3

l1 = N3*(~m0).sum()
l2 = rem_lens.sum() 
out = np.empty(l1+l2, dtype=aa.dtype)
out[:l1] = view_as_windows(aa,(N3))[::N2].ravel()
rem_starts = starts[m0]
ss = l1+np.r_[0,rem_lens.cumsum()]
for s,i,j in zip(rem_starts, ss[:-1], ss[1:]):
    out[i:j] = aa[s:]