Stride를 사용하여 NumPy 배열에서 하위 배열을 효율적으로 만드는 방법은 무엇입니까?
Dec 02, 2024 pm 06:18 PMStride/Stepsize를 사용하여 Numpy 배열에서 하위 배열 가져오기
이 맥락에서 우리는 Python NumPy에서 하위 배열을 생성하는 효율적인 접근 방식에 대해 논의합니다. 특정 보폭으로 주어진 배열을 사용합니다.
이를 달성하기 위해 우리는 두 가지를 탐색합니다. 방법:
1. 방송 접근 방식:
def broadcasting_app(a, L, S): nrows = ((a.size - L) // S) + 1 return a[S * np.arange(nrows)[:, None] + np.arange(L)]
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이 방법에서는 방송을 사용하여 보폭의 매트릭스를 만듭니다.
2. 효율적인 NumPy 스트라이드 접근법:
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))
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이 방법은 NumPy의 효율적인 스트라이드를 활용하여 하위 배열 행렬을 생성합니다.
예:
고려하세요. 배열 a:
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
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길이 5, 스트라이드 3의 하위 배열을 생성하려면 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.
subarrays_broadcasting = broadcasting_app(a, L=5, S=3) subarrays_strides = strided_app(a, L=5, S=3)
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두 접근 방식 모두 다음 결과를 생성합니다.
[[ 1 2 3 4 5] [ 4 5 6 7 8] [ 7 8 9 10 11]]
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위 내용은 Stride를 사용하여 NumPy 배열에서 하위 배열을 효율적으로 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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