将 2D 数组转换为具有重叠步幅的 3D 数组答案

【问题标题】：Transform 2D array to a 3D array with overlapping strides将 2D 数组转换为具有重叠步幅的 3D 数组
【发布时间】：2017-08-18 04:15:21
【问题描述】：

我会使用 NumPy 或本机函数将 2d 数组转换为具有前几行的 3d。

输入：

[[1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9],
 [10,11,12],
 [13,14,15]]

输出：

[[[7,8,9],    [4,5,6],    [1,2,3]],
 [[10,11,12], [7,8,9],    [4,5,6]],
 [[13,14,15], [10,11,12], [7,8,9]]]

有人可以帮忙吗？我在网上搜索了一段时间，但没有得到答案。

【问题讨论】：

我想我明白你想要什么，但这与你在问题中写的没有任何关系。到目前为止你做了什么？请发布您的代码。
@DYZ 不确定混乱在哪里。 OP 已经列出了 2D 输入和预期 3D 输出，其中包含从 2D 输入中提取的行，这些行是当前行和它们之前的行，再次在预期输出中列出。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

方法#1

一种使用np.lib.stride_tricks.as_strided 的方法将view 提供给输入2D 数组，因此不再占用内存空间-

L = 3  # window length for sliding along the first axis
s0,s1 = a.strides

shp = a.shape
out_shp = shp[0] - L + 1, L, shp[1]
strided = np.lib.stride_tricks.as_strided
out = strided(a[L-1:], shape=out_shp, strides=(s0,-s0,s1))

样本输入、输出-

In [43]: a
Out[43]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])

In [44]: out
Out[44]: 
array([[[ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6],
        [ 1,  2,  3]],

       [[10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6]],

       [[13, 14, 15],
        [10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9]]])

方法 #2

或者，在生成所有行索引时使用broadcasting 会更容易一些 -

In [56]: a[range(L-1,-1,-1) + np.arange(shp[0]-L+1)[:,None]]
Out[56]: 
array([[[ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6],
        [ 1,  2,  3]],

       [[10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6]],

       [[13, 14, 15],
        [10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9]]])

【讨论】：

【解决方案2】：

列表理解怎么样？

In [144]: np.array([l[i:i + 3][::-1] for i in range(0, len(l) - 2)])
Out[144]: 
array([[[ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6],
        [ 1,  2,  3]],

       [[10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9],
        [ 4,  5,  6]],

       [[13, 14, 15],
        [10, 11, 12],
        [ 7,  8,  9]]])

【讨论】：