una tutorial transpuesta multiplicar matriz matrices funciones español elementos ejemplos arreglos array agregar python numpy vectorization

python - tutorial - Tomar subarreglos de una matriz numpy con un paso/tamaño dado



numpy tutorial español pdf (1)

Enfoque n. ° 1: Uso de la broadcasting :

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)]

Enfoque n. ° 2: uso de NumPy strides más eficientes:

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))

Ejecución de muestra:

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]])

Digamos que tengo una matriz Python Numpy a .

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

Quiero crear una matriz de subsecuencias a partir de esta matriz de longitud 5 con zancada 3. La matriz de resultados, por lo tanto, se verá de la siguiente manera:

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

Una posible forma de implementar esto sería usar un bucle for.

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

¿Hay una forma más limpia de implementar esto en Numpy?