python - 有没有办法在 Numpy 的方板上获得 "white cells"/"black cells" View ？

Question

有没有办法在 Numpy 中的一些方形数组 board 上构建两个 black 和 white View ？

当然board本身也可以是另一个数组上的 View ？

我们显然假设棋盘的等级是偶数(就像经典的 8x8 国际象棋棋盘)，因为在奇数棋盘上实现所需的任务确实很容易。

我认为这并不完全可能，尽管我与以下想法非常接近:

a = np.zeros((81,))
board = a.reshape((9,9))[:8,:8]
black = a[::2]
white = a[1::2]
black += 1
white += 2
print(board)

这几乎完成了所需的工作:board 是内部阵列上的一些 8x8 View ，您可以使用其他两个 View 分别初始化黑色和白色单元格。但这个解决方案并不完美，因为两个黑色和白色 View 还包含无用的隐藏单元。

这个问题有更好的解决办法吗？

这只是同事之间的理论挑战(而不是来自某些生产环境的“您想要实现什么？”问题)。

Answer 1

如果黑色和白色不需要是一维的，那么可以这样做:

board = np.zeros((18,12))[::3,::2]
# non contiguous to make it a bit intersting

m,n = board.shape
v4d = board.reshape(m//2,2,n//2,2)
black = np.einsum("ijkj->ijk",v4d)
white = np.einsum("ijkj->ijk",v4d[...,::-1])

board
# array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
black += 1
board
# array([[1., 0., 1., 0., 1., 0.],
#        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
#        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
#        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
#        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
#        [0., 1., 0., 1., 0., 1.]])
white += 2
board
# array([[1., 2., 1., 2., 1., 2.],
#        [2., 1., 2., 1., 2., 1.],
#        [1., 2., 1., 2., 1., 2.],
#        [2., 1., 2., 1., 2., 1.],
#        [1., 2., 1., 2., 1., 2.],
#        [2., 1., 2., 1., 2., 1.]])