如何使用 NumPy 将 2D 数组分割成更小的 2D 数组？

使用 Numpy 将 2D 数组分割为更小的 2D 数组

通常，有必要将 2D 数组分割为更小的 2D 数组。例如，考虑将 2x4 数组划分为两个 2x2 数组的任务。

解决方案：

reshape 和 swapaxes 函数的组合在这种情况下被证明是有效的：

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))

用法示例：

考虑以下数组：

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

输出：

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

切片将数组分成更小的块：

print(blockshaped(c, 2, 3))

输出：

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

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

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

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

附加说明：

• unblockshape 函数可用于反转切片。
• Superbatfish 的 blockwise_view 以其独特的格式提供了另一种选择。

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