numpy - 创建具有滞后的 numpy 矩阵

Question

假设我有

q=2

y=[5,10,5,15,20,25,30,35,5,10,15,20]

n=len(y)

我想制作一个 n x q 维度的矩阵，其中第一行为 [5,10]，第二行为 [10,5]，第三行为 [5,15] ...等.

有没有办法做到这一点，或者我必须使用for循环和concatenate函数？

Answer 1

我们的好 friend index_tricks来救援:

import numpy as np

#illustrate functionality on a 2d array
y=np.array([5,10,5,15,20,25,30,35,5,10,15,20]).reshape(2,-1)

def running_view(arr, window, axis=-1):
    """
    return a running view of length 'window' over 'axis'
    the returned array has an extra last dimension, which spans the window
    """
    shape = list(arr.shape)
    shape[axis] -= (window-1)
    assert(shape[axis]>0)
    return np.lib.index_tricks.as_strided(
        arr,
        shape + [window],
        arr.strides + (arr.strides[axis],))

print running_view(y, 2)

它返回原始数组的 View ，因此性能复杂度为 O(1)。编辑:概括为包含 nd 数组的可选轴参数。