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如何按包含拆分点的拆分子数组的索引拆分数组

stride split numpy arrays python

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Mattijn · 技术社区 · 7 年前

我有一个包含值的二维数组和一个包含索引值的一维数组,我想在其中拆分二维矩阵,其中拆分的子数组包括“拆分点”。

我知道我可以用 numpy.split 按索引拆分的函数,我知道我可以使用 stride_tricks 拆分数组以创建连续重叠的子集视图。

但似乎 stride_ticks 仅当我们要将数组拆分为大小相等的子数组时才适用。

最小示例,我可以执行以下操作:

>>> import numpy as np
>>> array = np.random.randint(0,10, (10,2))
>>> indices = np.array([2,3,8])
>>> array
array([[8, 1],
       [1, 0],
       [2, 0],
       [8, 8],
       [1, 6],
       [7, 8],
       [4, 4],
       [9, 4],
       [6, 7],
       [6, 4]])

>>> split_array = np.split(array, indices, axis=0)
>>> split_array
[array([[8, 1],
        [1, 0]]), 

 array([[2, 0]]), 

 array([[8, 8],
        [1, 6],
        [7, 8],
        [4, 4],
        [9, 4]]), 

 array([[6, 7],
        [6, 4]])]

但我只是想在 split 我可以定义的函数 include_split_point=True 这将给我一个这样的结果:

[array([[8, 1],
        [1, 0],
        [2, 0]]), 

 array([[2, 0],
        [8, 8]]), 

 array([[8, 8],
        [1, 6],
        [7, 8],
        [4, 4],
        [9, 4],
        [6, 7]]), 

 array([[6, 7],
        [6, 4]])]

1 回复 | 直到 7 年前

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Ernest S Kirubakaran 7 年前

创建索引元素重复的新数组

new_indices = np.zeros(array.shape[0], dtype = int)
new_indices[indices] = 1
new_indices += 1
new_array = np.repeat(array, new_indices, axis = 0)

更新索引以说明更改的数组

indices = indices + np.arange(1, len(indices)+1)

像往常一样使用索引拆分

np.split(new_array, indices, axis = 0)

输出:

[array([[8, 1],
        [1, 0],
        [2, 0]]), 
 array([[2, 0],
        [8, 8]]), 
 array([[8, 8],
        [1, 6],
        [7, 8],
        [4, 4],
        [9, 4],
        [6, 7]]), 
 array([[6, 7],
        [6, 4]])]