我有一個 300x300 的 numpy 陣列，我想定期保留所有元素。具體來說，對于兩個軸，我想保留前 5 個元素，然后丟棄 15 個、保留 5 個、丟棄 15 個等。這應該會產生一個 75x75 元素的陣列。如何才能做到這一點？
uj5u.com熱心網友回復：
您可以創建一個執行保留/丟棄功能的一維蒙版，然后重復蒙版并將蒙版應用到陣列。這是一個例子。
import numpy as np
size = 300
array = np.arange(size).reshape((size, 1)) * np.arange(size).reshape((1, size))
mask = np.concatenate((np.ones(5), np.zeros(15))).astype(bool)
period = len(mask)
mask = np.repeat(mask.reshape((1, period)), repeats=size // period, axis=0)
mask = np.concatenate(mask, axis=0)
result = array[mask][:, mask]
print(result.shape)
uj5u.com熱心網友回復：
您可以將陣列視為一系列 20x20 塊，您希望保留左上角的 5x5 部分。假設你有
keep = 5
discard = 15
這僅適用于
assert all(s % (keep discard) == 0 for s in arr.shape)
首先計算視圖的形狀并使用它：
block = keep discard
shape1 = (arr.shape[0] // block, block, arr.shape[1] // block, block)
view = arr.reshape(shape1)[:, :keep, :, :keep]
以下操作將創建資料的副本，因為視圖創建了一個不連續的緩沖區：
shape2 = (shape1[0] * keep, shape1[2] * keep)
result = view.reshape(shape2)
你可以用更一般的方式計算shape1，shape2比如
shape1 = tuple(
np.stack((np.array(arr.shape) // block,
np.full(arr.ndim, block)), -1).ravel())
shape2 = tuple(np.array(shape1[::2]) * keep)
我建議將其打包成一個函式。
uj5u.com熱心網友回復：
這是我第一個想到的解決方案。如果我想到行數較少的將稍后更新。即使輸入不是方形的，這也應該有效：
output = []
for i in range(len(arr)):
tmp = []
if i % (15 5) < 5: # keep first 5, then discard next 15
for j in range(len(arr[i])):
if j % (15 5) < 5: # keep first 5, then discard next 15
tmp.append(arr[i,j])
output.append(tmp)
更新：
根據 Yang 的回答，這是另一種使用 的方法np.tile，它沿每個軸重復給定次數的陣列。這依賴于輸入陣列的維度。
import numpy as np
# Define one instance of the keep/discard box
keep, discard = 5, 15
mask = np.concatenate([np.ones(keep), np.zeros(discard)])
mask_2d = mask.reshape((keep discard,1)) * mask.reshape((1,keep discard))
# Tile it out -- overshoot, then trim to match size
count = len(arr)//len(mask_2d) 1
tiled = np.tile(mask_2d, [count,count]).astype('bool')
tiled = tiled[:len(arr), :len(arr)]
# Apply the mask to the input array
dim = sum(tiled[0])
output = arr[tiled].reshape((dim,dim))
uj5u.com熱心網友回復：
使用 meshgrid 和模數的另一種選擇：
# MyArray = 300x300 numpy array
r = np.r_[0:300] # A slide from 0->300
xv, yv = np.meshgrid(r, r) # x and y grid
mask = ((xv%20)<5) & ((yv%20)<5) # We create the boolean mask
result = MyArray[mask].reshape((75,75)) # We apply the mask and reshape the final output
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qiye/352945.html