python - 切片广播对象？

Question

我有一个代表 3 维数组掩码的 2 维数组，可以这样广播。例如:

>>> mask.shape
(101, 100)
>>> cube.shape
(500, 101, 100)

创建像 mask 这样的可广播对象的最佳方法是什么？ (这是一个数组)可以用与多维数据集相同的 View 进行索引，返回相同的掩码？即:

>>> cube[100,:,:]
<some image>
>>> mask[100,:,:]
<mask>

所以 mask[n,:,:]会返回 mask对于任何 n ，或者更好的是任何n可用于索引 cube .

重要的是，我想不做这件事 mask内存更大(例如，通过执行 bigger_mask = np.ones([500,1,1])*self._mask[None,:,:] )

Answer 1

是这样的吗？

>>> from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
>>> mask = np.random.randint(2, size=(101, 100)).astype(bool)
>>> mask_view  = as_strided(mask, shape=(500,)+mask.shape,
...                         strides=(0,)+mask.strides)
>>> mask_view.shape
(500, 101, 100)
>>> np.array_equal(mask_view[0], mask_view[499])
True
>>> np.all(mask_view == 0)
False
>>> mask[:] = 0
>>> np.all(mask_view == 0)
True