使用Numpy stride_tricks获取不重叠的数组块

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使用Numpy stride_tricks获取不重叠的数组块

python

我正在尝试使用numpy.lib.stride_tricks.as_strided遍历数组的非重叠块，但是在查找参数文档时遇到了麻烦，因此我只能获得重叠块。

例如，我有一个4x5数组，我想从中获取4个2x2块。我可以排除右侧和底部边缘的多余单元格。

到目前为止，我的代码是：

import sys
import numpy as np

a = np.array([
[1,2,3,4,5],
[6,7,8,9,10],
[11,12,13,14,15],
[16,17,18,19,20],
])

sz = a.itemsize
h,w = a.shape
bh,bw = 2,2

shape = (h/bh, w/bw, bh, bw)
strides = (w*sz, sz, w*sz, sz)
blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

print blocks[0][0]
assert blocks[0][0].tolist() == [[1, 2], [6,7]]
print blocks[0][1]
assert blocks[0][1].tolist() == [[3,4], [8,9]]
print blocks[1][0]
assert blocks[1][0].tolist() == [[11, 12], [16, 17]]

结果得到的blocks数组的形状似乎正确，但是最后两个断言失败了，大概是因为我的shape或stride参数不正确。我应该设置这些值的什么值以获得不重叠的块？

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2020-12-20

共1个答案

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import numpy as np
n=4
m=5
a = np.arange(1,n*m+1).reshape(n,m)
print(a)
# [[ 1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10]
#  [11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]]
sz = a.itemsize
h,w = a.shape
bh,bw = 2,2
shape = (h/bh, w/bw, bh, bw)
print(shape)
# (2, 2, 2, 2)

strides = sz*np.array([w*bh,bw,w,1])
print(strides)
# [40  8 20  4]

blocks=np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
print(blocks)
# [[[[ 1  2]
#    [ 6  7]]
#   [[ 3  4]
#    [ 8  9]]]
#  [[[11 12]
#    [16 17]]
#   [[13 14]
#    [18 19]]]]

从1in
a（即blocks[0,0,0,0]）开始，到2（即blocks[0,0,0,1]）的距离只有一项。由于（在我的机器上）a.itemsize为4个字节，因此跨度为1 * 4 =4。这为我们提供了中的最后一个值strides = (10,2,5,1)*a.itemsize = (40,8,20,4)。

从另一处开始1，要到达6（即blocks[0,0,1,0]）距离5（即w）个项目，因此跨步为5 * 4
=20。这占中倒数第二个值strides。

从另一处开始1，要到达3（即blocks[0,1,0,0]），便是2（即bw）项，因此步幅为2 * 4
=8。这占的第二个值strides。

最后，从出发1，到达11（即blocks[1,0,0,0]）是10（即w*bh）项，因此跨度为10 * 4 = 40 strides = (40,8,20,4)。

2020-12-20