Wie schneide ich ein 2D-Array mit NumPy in kleinere 2D-Arrays auf?

Aufteilen eines 2D-Arrays in kleinere 2D-Arrays mit Numpy

Oft ist es notwendig, ein 2D-Array in kleinere 2D-Arrays aufzuteilen. Stellen Sie sich zum Beispiel die Aufgabe vor, ein 2x4-Array in zwei 2x2-Arrays zu unterteilen.

Lösung:

Eine Kombination aus Reshape- und Swapaxes-Funktionen erweist sich in diesem Szenario als effektiv:

import numpy as np

def blockshaped(arr, nrows, ncols):
    """
    Converts a 2D array into a 3D array with smaller subblocks.
    """
    h, w = arr.shape
    assert h % nrows == 0, f"{h} rows is not divisible by {nrows}"
    assert w % ncols == 0, f"{w} columns is not divisible by {ncols}"

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

Beispielverwendung:

Betrachten Sie das folgende Array:

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

Ausgabe:

[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]

Slice this Array in kleinere Blöcke aufteilen:

print(blockshaped(c, 2, 3))

Ausgabe:

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

 [[ 3  4  5]
  [ 9 10 11]]

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

 [[15 16 17]
  [21 22 23]]]

Zusätzliche Hinweise:

• Die unblockförmige Funktion kann verwendet werden, um Kehren Sie das Slicing um.
• Blockwise_view von Superbatfish bietet mit seinem besonderen Format eine Alternative.

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