从NumPy Array中提取块或补丁

Question

我有一个2-d numpy数组如下:

a = np.array([[1,5,9,13],
              [2,6,10,14],
              [3,7,11,15],
              [4,8,12,16]]

我想把它提取成2个2个大小的补丁而不重复这些元素.

答案应完全相同.这可以是三维数组或列表,具有相同的元素顺序如下:

[[[1,5],
 [2,6]],   

 [[3,7],
 [4,8]],

 [[9,13],
 [10,14]],

 [[11,15],
 [12,16]]]

怎么能轻松做到？

在我的实际问题中,a的大小是(36,72).我不能一个接一个地做.我想要以编程方式完成它.

Answer 1

使用scikit-image:

import numpy as np
from skimage.util import view_as_blocks

a = np.array([[1,5,9,13],
              [2,6,10,14],
              [3,7,11,15],
              [4,8,12,16]])

print(view_as_blocks(a, (2, 2)))

Answer 2

您可以组合实现它np.reshape，并np.swapaxes像现在这样-

def extract_blocks(a, blocksize, keep_as_view=False):
    M,N = a.shape
    b0, b1 = blocksize
    if keep_as_view==0:
        return a.reshape(M//b0,b0,N//b1,b1).swapaxes(1,2).reshape(-1,b0,b1)
    else:
        return a.reshape(M//b0,b0,N//b1,b1).swapaxes(1,2)

可以看出，有两种使用方法- keep_as_view标志关闭（默认设置为1）或开启。使用keep_as_view = False，我们将交换后的轴重塑为的最终输出3D，而使用keep_as_view = True，则将其保留为4D，这将是输入数组的视图，因此实际上在运行时是免费的。我们将在以后运行的示例案例中对其进行验证。

样品盒

让我们使用一个示例输入数组，如下所示：

In [94]: a
Out[94]: 
array([[2, 2, 6, 1, 3, 6],
       [1, 0, 1, 0, 0, 3],
       [4, 0, 0, 4, 1, 7],
       [3, 2, 4, 7, 2, 4],
       [8, 0, 7, 3, 4, 6],
       [1, 5, 6, 2, 1, 8]])

现在，让我们使用一些块大小进行测试。让我们使用(2,3)关闭视图标记并打开的块大小-

In [95]: extract_blocks(a, (2,3)) # Blocksize : (2,3)
Out[95]: 
array([[[2, 2, 6],
        [1, 0, 1]],

       [[1, 3, 6],
        [0, 0, 3]],

       [[4, 0, 0],
        [3, 2, 4]],

       [[4, 1, 7],
        [7, 2, 4]],

       [[8, 0, 7],
        [1, 5, 6]],

       [[3, 4, 6],
        [2, 1, 8]]])

In [48]: extract_blocks(a, (2,3), keep_as_view=True)
Out[48]: 
array([[[[2, 2, 6],
         [1, 0, 1]],

        [[1, 3, 6],
         [0, 0, 3]]],


       [[[4, 0, 0],
         [3, 2, 4]],

        [[4, 1, 7],
         [7, 2, 4]]],


       [[[8, 0, 7],
         [1, 5, 6]],

        [[3, 4, 6],
         [2, 1, 8]]]])

验证view与keep_as_view=True

In [20]: np.shares_memory(a, extract_blocks(a, (2,3), keep_as_view=True))
Out[20]: True

让我们检查一下大型阵列的性能，并验证如前所述的几乎免费的运行时声明-

In [42]: a = np.random.rand(2000,3000)

In [43]: %timeit extract_blocks(a, (2,3), keep_as_view=True)
1000000 loops, best of 3: 801 ns per loop

In [44]: %timeit extract_blocks(a, (2,3), keep_as_view=False)
10 loops, best of 3: 29.1 ms per loop

Answer 3

这是一个相当神秘的 numpy one-liner 来生成您的 3-d 数组，result1在此处调用：

In [60]: x
Out[60]: 
array([[2, 1, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 3, 2],
       [3, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 1, 0],
       [2, 0, 3, 1, 3, 2, 1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 3, 3, 2, 0, 3, 2, 0, 3],
       [0, 1, 0, 3, 1, 3, 0, 0, 0, 2],
       [1, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 3],
       [2, 1, 0, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 2],
       [0, 3, 3, 3, 1, 0, 2, 0, 2, 1]])

In [61]: result1 = x.reshape(x.shape[0]//2, 2, x.shape[1]//2, 2).swapaxes(1, 2).reshape(-1, 2, 2)

result1 就像一个二维数组的一维数组：

In [68]: result1.shape
Out[68]: (20, 2, 2)

In [69]: result1[0]
Out[69]: 
array([[2, 1],
       [3, 1]])

In [70]: result1[1]
Out[70]: 
array([[2, 2],
       [2, 1]])

In [71]: result1[5]
Out[71]: 
array([[2, 0],
       [0, 1]])

In [72]: result1[-1]
Out[72]: 
array([[1, 2],
       [2, 1]])

（抱歉，我现在没有时间详细说明它是如何工作的。也许以后……）

这是一个使用嵌套列表推导式的不太神秘的版本。在这种情况下，result2是一个二维 numpy 数组的 python 列表：

In [73]: result2 = [x[2*j:2*j+2, 2*k:2*k+2] for j in range(x.shape[0]//2) for k in range(x.shape[1]//2)]

In [74]: result2[5]
Out[74]: 
array([[2, 0],
       [0, 1]])

In [75]: result2[-1]
Out[75]: 
array([[1, 2],
       [2, 1]])