Numpy.split 与重叠矩阵？ [复制]

Question

是否可以使用numpy.split 来拆分具有重叠部分的 numpy.ndarray。

例子：

给定一个形状为 (3,3) 的 numpy.ndarray，我想将其拆分为形状为 (1,1) 的 ndarray，由

numpy.split((3,3),(1,1)) = [(1,1),(1,1),(1,1)]

但是如果我想要形状为 (3,2) 的 numpy.ndarrays 怎么办，它是否能够生成一个长度为 2 且具有重叠 numpy.ndarrays 的列表？

这样：

enter image description here

Answer 1

我不确定您想看到什么，但这可能会回答您的问题：

有输入：

> arr = np.arange(9, dtype='int64').reshape((3, 3))

array([[0, 1, 2],
      [3, 4, 5],
      [6, 7, 8]])


> np.lib.index_tricks.as_strided(arr, (2, 2, 2, 2), (24, 8, 24, 8), True)

array([[[[0, 1],
         [3, 4]],
        [[1, 2],
         [4, 5]]],
       [[[3, 4],
         [6, 7]],
        [[4, 5],
         [7, 8]]]])

有趣的是，这里没有数据副本。请注意，as_strided 的值仅适用于 8 字节值和 3x3 输入。您可以从输入的现有形状/步幅中获取它们。