将值分配给 numpy 数组的切片

Question

我想从一个 numpy 数组中获取切片并将它们分配给一个更大的数组。 切片应为 64 长，并应从源阵列中均匀取出。 我尝试了以下方法：

r = np.arange(0,magnitude.shape[0],step) 
magnitudes[counter:counter+len(r),ch] = magnitude[r:r+64]

我在尝试上述代码时收到以下错误：

TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index

实现切片最pythonic的方法是什么？

Answer 1

magnitude[r:r+64] 其中r 是一个数组是错误的。切片中的变量必须是标量，magnitude[3:67]，而不是magnitude[[1,2,3]:[5,6,7]]。

如果你想收集多个切片，你必须这样做

In [345]: x=np.arange(10)
In [346]: [x[i:i+3] for i in range(4)]
Out[346]: [array([0, 1, 2]), array([1, 2, 3]), array([2, 3, 4]), array([3, 4, 5])]
In [347]: np.array([x[i:i+3] for i in range(4)])
Out[347]: 
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 4, 5]])

其他 SO 问题已经探索了这方面的变化，试图找到最快的，但很难绕过某种排序循环或列表理解。

如果您认为需要更快的速度，我建议您使用此答案，然后再提出一个新问题和一个小的工作示例。