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指定されたストライド/ステップサイズでnumpy配列からサブ配列を取得する

Python Numpy array a。

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])

ストライド3のこの長さ5の配列からサブシーケンスの行列を作成したいので、結果の行列は次のようになります。

numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])

これを実装する1つの可能な方法は、forループを使用することです。

result_matrix = np.zeros((3, 5))
for i in range(0, len(a), 3):
  result_matrix[i] = a[i:i+5]

これをNumpyで実装するためのより明確な方法はありますか？

pythonnumpyvectorization
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Stackd

アプローチ＃1：broadcasting の使用-

def broadcasting_app(a, L, S ):  # Window len = L, Stride len/stepsize = S
    nrows = ((a.size-L)//S)+1
    return a[S*np.arange(nrows)[:,None] + np.arange(L)]

アプローチ＃2：より効率的な NumPy strides -

def strided_app(a, L, S ):  # Window len = L, Stride len/stepsize = S
    nrows = ((a.size-L)//S)+1
    n = a.strides[0]
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(nrows,L), strides=(S*n,n))

サンプルの実行-

In [143]: a
Out[143]: array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

In [144]: broadcasting_app(a, L = 5, S = 3)
Out[144]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 4,  5,  6,  7,  8],
       [ 7,  8,  9, 10, 11]])

In [145]: strided_app(a, L = 5, S = 3)
Out[145]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 4,  5,  6,  7,  8],
       [ 7,  8,  9, 10, 11]])
35
Divakar

@Divakarのコードの変更されたバージョンで、メモリが連続していること、および返された配列を変更できないことを確認するためのチェックが含まれています。 （変数名は私のDSPアプリケーションで変更されました）。

def frame(a, framelen, frameadv):
"""frame - Frame a 1D array
a - 1D array
framelen - Samples per frame
frameadv - Samples between starts of consecutive frames
   Set to framelen for non-overlaping consecutive frames

Modified from Divakar's 10/17/16 11:20 solution:
https://stackoverflow.com/questions/40084931/taking-subarrays-from-numpy-array-with-given-stride-stepsize

CAVEATS:
Assumes array is contiguous
Output is not writable as there are multiple views on the same memory

"""

if not isinstance(a, np.ndarray) or \
   not (a.flags['C_CONTIGUOUS'] or a.flags['F_CONTIGUOUS']):
    raise ValueError("Input array a must be a contiguous numpy array")

# Output
nrows = ((a.size-framelen)//frameadv)+1
oshape = (nrows, framelen)

# Size of each element in a
n = a.strides[0]

# Indexing in the new object will advance by frameadv * element size
ostrides = (frameadv*n, n)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=oshape,
                                       strides=ostrides, writeable=False)
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Marie R