numpy.lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=None, strides=None, subok=False, writeable=True)

參數(shù)：

• x: 我們要分割的數(shù)組
• shape: 返回結果的形狀shape
• strides: 在數(shù)組X的基礎上按照給的的strides來切割出給定的shape數(shù)組

返回： 返回在X的基礎上按照給的的 strides來切割出一個給定shape的新數(shù)組

X = [ [0,1,2], [3,4,5], [6,7,8] ]A = [[[[0,1],[3,4]],[[1,2],[4,5]]],[[[3,4],[6,7]],[[4,5],[7,8]]]]

如上：將矩陣X轉換為包含4個小矩陣的A，矩陣X的shape為(3,3), 矩陣A的shape為(2,2,2,2)

A = as_strided(X, shape=(2,2,2,2), strides)

這時候設置的strides并不是結果A的strides(32,16,8,4), strides的理解是在矩陣X的基礎上按照給的的strides，來切割出一個符合給定shape的新數(shù)組。

計算strides：

• 第3維度：A[i, j, k, x]到A[i, j, k, x+1]在X中跨過4byte
  例如:從A[0,0,0,0]的值0到A[0,0,0,1]的值1,在X中經(jīng)過1個元素(4byte)
• 第2維度：A[i, j, k, x]到A[i, j, k+1, x]在X中跨過12byte
  例如:從A[0,0,0,0]的值0到A[0,0,1,0]的值3,在X中經(jīng)過3個元素(12byte)
• 第1維度：A[i, j, k, x]到A[i, j+1, k, x]在X中跨過4byte
  例如:從A[0,0,0,0]的值0到A[0,1,0,0]的值1,在X中經(jīng)過1個元素(4byte)
• 第0維度：A[i, j, k, x]到A[i+1, j, k, x]在X中跨過12byte
  例如:從A[0,0,0,0]的值0到A[1,0,0,0]的值3,在X中經(jīng)過3個元素(12byte)
• 因此strides=(12,4,12,4)

運行代碼：

X = np.arange(9, dtype=np.int32).reshape(3,3) print(X) A = np.lib.stride_tricks.as_strided(X, shape=(2,2,2,2), strides=(12,4,12,4)) print(A)

運行結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy.lib.stride_tricks.as_strided() 高效切分数组的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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