如何通过跨步从 NumPy 数组高效创建子数组？

使用 Stride/Stepsize 从 Numpy 数组中获取子数组

在这种情况下，我们讨论了一种在 Python NumPy 中从 NumPy 创建子数组的有效方法给定具有特定步长的数组。

为了实现这一点，我们探索了两个方法：

1.广播方法：

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

在此方法中，广播用于创建步幅矩阵。

2.高效 NumPy 步幅方法：

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))

此方法利用 NumPy 的高效步幅来创建子数组矩阵。

示例：

考虑一个数组a:

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

要创建长度为 5、步幅为 3 的子数组，我们可以使用以下任一方法：

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

两种方法都会产生以下结果：

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

以上是如何通过跨步从 NumPy 数组高效创建子数组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！