如何将 2D NumPy 数组分割成更小的 2D 数组？

在 NumPy 中将 2D 数组切片为更小的 2D 数组

处理表示为 2D 数组的图像或其他数据时，通常需要将它们切成更小的数组以进行处理或分析。在 numpy 中，这可以通过组合重塑和交换轴操作来实现。

为了理解该方法，让我们考虑一个示例。假设我们有一个 2x4 数组 c:

c = np.arange(24).reshape((4, 6))

并且我们想将其切片为两个 2x2 数组。我们知道第一个块应包含前两行和前两列的元素，第二个块应包含其余元素。

重塑操作可用于将数组重塑为新形状，在本例中为 2x2x3。新形状中的行数和列数指定为前两个参数，第三个参数 -1 告诉 numpy 计算必要的维度以使重塑有效。

c.reshape(2, 2, -1)

swapaxes then交换行和列以获得所需的块格式：

c.reshape(2, 2, -1).swapaxes(1, 2)

最后，使用第二次重塑将数组展平为所需的形状：

c.reshape(2, 2, -1).swapaxes(1, 2).reshape(-1, 2, 2)

结果是两个2x2 数组，根据需要：

[[[ 0  1]
  [ 6  7]] [[ 2  3]
  [ 8  9]]]

[[[12 13]
  [18 19]] [[14 15]
  [20 21]]]

提供的代码包括一个块形函数，该函数将这种切片方法概括为任何所需数量的块：

def blockshaped(arr, nrows, ncols):
    return (arr.reshape(h//nrows, nrows, -1, ncols)
               .swapaxes(1, 2)
               .reshape(-1, nrows, ncols))

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