如何在没有for循环的情况下对python中的数组进行采样

Question

是否存在'pythonic'方式，无需多个for循环即可清晰地进行下采样？

下面的示例是我希望摆脱的for循环类型。

最小工作示例：

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结果：

import numpy as np
unsampled_array = [1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]
number_of_samples = 7
downsampled_array = []
downsampling_indices = np.linspace(0, len(unsampled_array)-1, number_of_samples).round()
for index in downsampling_indices:
    downsampled_array.append(unsampled_array[int(index)])
print(downsampled_array)

Answer 1

如果要进行“真实”下采样，其中每个值都是k个值的平均值，则可以使用

unsampled_array.reshape(-1, k).mean(1) 

确保unsampled_array是一个np.array。在您的情况下，k = 2。那会给你：

  

[2. 6. 10. 14. 14. 18。]

*更新：如果您只想获取每k个项目的第一个项目，则可以使用以下代码：

unsampled_array.reshape(-1, 2)[:, 0]

看看这个情节：

Answer 2

您需要功能np.ix_，如下所示：

import numpy as np


unsampled_array = np.array([1,3,5,7,9,11,13,15,17,19])
number_of_samples = 5
downsampling_indices = np.linspace(0, len(unsampled_array)-1, number_of_samples).round()
downsampling_indices = np.array(downsampling_indices, dtype=np.int64)

indices = np.ix_(downsampling_indices)
downsampled_array = unsampled_array[indices]

print(downsampled_array)