扩展切片 numpy 数组的步骤答案

【问题标题】：Extending steps for slicing numpy arrays扩展切片 numpy 数组的步骤
【发布时间】：2019-08-31 13:21:25
【问题描述】：

我的问题类似这样：subsampling every nth entry in a numpy array

假设我有一个数组，如下所示： a = [1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4....]

如何扩展切片以便以特定间隔切片三个元素？ IE。如何从数组中切片 2s？我相信基本切片在这种情况下不起作用。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

您可以通过单独的索引来做到这一点。

我们要从索引为 1 的元素开始，取 3 个元素，然后跳过 3 个元素：

a = np.array([1, 2, 2, 2, 3, 4, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 1, 2, 2, 2, 3, 4])

start = 1
take = 3
skip = 3

indices = np.concatenate([np.arange(i, i + take) for i in range(start, len(a), take + skip)])

print(indices)
print(a[indices])

输出：

[ 1  2  3  7  8  9 13 14 15]
[2 2 2 2 2 2 2 2 2]

【讨论】：

【解决方案2】：

这里似乎最简单：

 a = np.array([1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4])
 a.reshape(-1,6)[1:4].ravel()

或者如果a 不能很好地分块：

period = 6
a.resize(np.math.ceil(a.size/period),period)
a[:,1:4].ravel()

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个带有masking 的矢量化文件-

def take_sliced_regions(a, start, take, skip):
    r = np.arange(len(a))-start
    return a[r%(take+skip)<take]

示例运行 -

In [90]: a = np.array([1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4,1,2,2,2,3,4,1,2])

In [91]: take_sliced_regions(a, start=1, take=3, skip=3)
Out[91]: array([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])

【讨论】：