如何在 NumPy 中以特定步长有效提取子数组？

使用 NumPy 使用跨步提取子数组

给定一个 NumPy 数组，通常需要将其划分为具有特定跨度的子数组。本问题探讨了如何使用广播和 NumPy 步幅有效地实现此目的。

解决方案 1：广播

broadcasting_app 函数使用广播来构造所需的子数组。它根据数组的大小、子数组长度和步幅计算行数。然后，它使用广播创建一个新数组，其中每一行代表一个子数组。

解决方案 2：NumPy Strides

strided_app 函数利用 NumPy 高效的步幅处理机制。它像以前一样计算行数和步幅。然后，它利用 as_strided 函数创建具有所需步幅和形状的新数组。

示例用法

为了说明这些解决方案，请考虑以下 Python 代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
L = 5  # Subarray length
S = 3  # Stride

print(broadcasting_app(a, L, S))
print(strided_app(a, L, S))

输出：

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

两种方法有效地生成所需的子数组矩阵。

以上是如何在 NumPy 中以特定步长有效提取子数组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！