Comment créer efficacement des sous-tableaux à partir d'un tableau NumPy avec une foulée ?

Prendre des sous-tableaux à partir d'un tableau Numpy avec Stride/Stepsize

Dans ce contexte, nous discutons d'une approche efficace en Python NumPy pour créer des sous-tableaux à partir d'un tableau donné avec une foulée spécifique.

Pour y parvenir, nous explorons deux méthodes :

1. Approche de diffusion :

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

Dans cette méthode, la diffusion est utilisée pour créer une matrice de foulées.

2. Approche efficace des foulées NumPy :

def strided_app(a, L, 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))

Cette méthode utilise les foulées efficaces de NumPy pour créer la matrice de sous-tableau.

Exemple :

Considérez un tableau a:

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

Pour créer sous-tableaux de longueur 5 avec une foulée de 3, nous pouvons utiliser l'une ou l'autre des méthodes :

subarrays_broadcasting = broadcasting_app(a, L=5, S=3)
subarrays_strides = strided_app(a, L=5, S=3)

Les deux approches produiront le résultat suivant :

[[ 1  2  3  4  5]
 [ 4  5  6  7  8]
 [ 7  8  9 10 11]]

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!