如何使用自定义步幅高效创建 NumPy 子数组？

具有自定义步长的 Numpy 子数组

可以通过多种方式从具有给定步长的 NumPy 数组创建子数组。这里有两种有效的方法：

广播方法：

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)]

跨步方法：

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))

示例：

考虑 NumPy 数组 a：

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

创建长度为 5 的子数组步幅为 3，我们可以使用方法：

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]]

两种方法都能有效地产生所需的子数组矩阵。

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