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我想添加数组的相邻元素“3x3”并创建新数组。使用嵌套循环时,这段代码将被调用数千次,因此需要时间。
import tensorflow as tf
import numpy as np
rows=6
cols=8
array1 = np.random.randint(10, size=(rows, cols))
print(array1)
array2=np.zeros((rows-2,cols-2))
for i in range(rows-2):
for j in range(cols-2):
array2[i,j]=np.sum(array1[i:i+3,j:j+3])# print()
print("output\n",array2)
##My output
[[9 4 9 6 1 4 9 0]
[2 3 4 2 0 0 9 0]
[2 8 9 7 6 9 4 8]
[6 3 6 7 7 0 7 5]
[2 1 4 1 7 6 9 9]
[1 1 2 6 3 8 1 4]]
output
[[50. 52. 44. 35. 42. 43.]
[43. 49. 48. 38. 42. 42.]
[41. 46. 54. 50. 55. 57.]
[26. 31. 43. 45. 48. 49.]]
通过矢量化,这可以解决。然而,我尝试了不同的技术,但从未有过任何运气,例如 reshape 然后添加数组,只使用一个带有大小行或列的循环。注意:在我的项目中,行和列的大小可能非常大。它类似于带有内核的 2D 卷积。问题是,是否可以在不使用循环的情况下实现这一点?,或者至少将其降低为具有较小的时间复杂度“仅采用行或列作为循环的大小”。
最佳答案
@trenixjetix 的微基准 convolve2d
针对@n-ata 的 partial_sum 的 numpy
实现的解决方案.事实证明,即使对于相对较小的内核,第二种方法也更快。
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
def partial_sum(array1, n):
array1 = array1.cumsum(1).cumsum(0)
res = array1.copy()
res[:,n:] -= array1[:,:-n]
res[n:] -= array1[:-n]
res[n:,n:] += array1[:-n,:-n]
return res[n-1:,n-1:]
rows = 500
cols = 500
n = 50 # relatively small n, since convolve2d becomes slow
np.random.seed(42)
array1 = np.random.randint(10, size=(rows, cols))
%timeit convolve2d(array1, np.ones((n,n), int), 'valid')
#1 loop, best of 5: 1.3 s per loop
%timeit partial_sum(array1, n)
#100 loops, best of 5: 3.36 ms per loop
partial_sum
的正确性通过与 convolve2d
结果的比较来验证。
np.testing.assert_equal(partial_sum(array1, n), convolve2d(array1, np.ones((n,n), int), 'valid'))
增加 n
的运行时复杂度用于此基准测试的代码
import perfplot
perfplot.show(
setup=lambda n: (np.random.randint(10, size=(500, 500)), n),
kernels=[
lambda a, n: partial_sum(a, n),
lambda a, n: convolve2d(a, np.ones((n,n), int), 'valid')
],
labels=['partial_sum','convolve2d'],
n_range=[k for k in range(10,80,5)]
)
关于python - 如何在 Python 中添加二维数组的相邻元素而不必使用嵌套循环?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72153725/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!