Wie kann man NumPy-Subarrays mit benutzerdefinierten Schritten effizient erstellen?

Numpy-Subarrays mit benutzerdefinierter Schrittweite

Das Erstellen von Subarrays aus einem NumPy-Array mit einer bestimmten Schrittweite kann auf verschiedene Arten erreicht werden. Hier sind zwei effiziente Ansätze:

Broadcasting-Ansatz:

def broadcasting_app(a, L, S):  # Window len = L, Stride len/stepsize = S
    nrows = ((a.size - L) // S) + 1
    return a[S * np.arange(nrows)[:, None] + np.arange(L)]

Schrittweiser Ansatz:

def strided_app(a, L, S):  # Window len = L, Stride len/stepsize = S
    nrows = ((a.size - L) // S) + 1
    n = a.strides[0]
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(nrows, L), strides=(S * n, n))

Beispiel:

Betrachten Sie das NumPy-Array a:

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])

Um Subarrays der Länge 5 mit einem Schritt von 3 zu erstellen, können wir einen der beiden Ansätze verwenden:

broadcasting_result = broadcasting_app(a, L=5, S=3)

strided_result = strided_app(a, L=5, S=3)

print(broadcasting_result)
>> [[ 1  2  3  4  5]
   [ 4  5  6  7  8]
   [ 7  8  9 10 11]]

print(strided_result)
>> [[ 1  2  3  4  5]
   [ 4  5  6  7  8]
   [ 7  8  9 10 11]]

Beide Ansätze liefern effektiv die gewünschte Subarray-Matrix.

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