Stride를 사용하여 NumPy 배열에서 하위 배열을 효율적으로 만드는 방법은 무엇입니까?

Stride/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)]

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))

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])

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)

두 접근 방식 모두 다음 결과를 생성합니다.

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

위 내용은 Stride를 사용하여 NumPy 배열에서 하위 배열을 효율적으로 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!