Question

我们说我有一个列表A

A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

我想按以下顺序使用上面的列表创建一个新列表（比如B）。

B = [[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7], [7,8,9], [9,10,]]

即。前3个数字为A[0,1,2]，后3个数字为A[2,3,4]，依此类推。

我相信numpy中有一种功能可用于此类操作。

Answer 1

重复＆＃39; Paritition array into N chunks with Numpy建议np.split - 对于非重叠拆分非常好。示例（在关闭后添加？）重叠，每个子数组中有一个元素。加上垫子为0。

How do you split a list into evenly sized chunks?有一些很好的列表答案，有各种形式的生成器或列表理解，但乍一看我没有看到任何允许重叠 - 尽管聪明地使用迭代器（例如iterator.tee）这应该是可能的。

我们可以将这归咎于不好的问题措辞，但这不是重复。

使用示例和评论：

这里我的窗口大小为3.，即每个拆分列表应该有3个元素，首先拆分[1,2,3]，步长为2，所以第二个拆分开始应该从第3个元素开始，第2个拆分是[3，分别为4,5。

以下是使用as_strided

的高级解决方案

In [64]: ast=np.lib.index_tricks.as_strided  # shorthand 

In [65]: A=np.arange(1,12)

In [66]: ast(A,shape=[5,3],strides=(8,4))
Out[66]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 3,  4,  5],
       [ 5,  6,  7],
       [ 7,  8,  9],
       [ 9, 10, 11]])

我增加了A的范围，因为我不想处理0 pad。

选择目标shape很容易，5套3.选择步幅需要更多关于跨步的知识。

In [69]: x.strides
Out[69]: (4,)

1d跨步或从一个元素步进到下一个元素是4个字节（长度为1个元素）。从一行到下一行的步骤是原始的2个元素，或2 * 4个字节。

as_strided生成一个视图。因此，更改其中的元素将影响原始元素，并可能更改重叠值。添加.copy()进行复制;使用跨步数组的数学也会产生副本。

更改步幅可以提供非重叠的行 - 但要注意形状 - 可以访问原始数据缓冲区之外的值。

In [82]: ast(A,shape=[4,3],strides=(12,4))
Out[82]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 17]])

In [84]: ast(A,shape=[3,3],strides=(16,4))
Out[84]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  6,  7],
       [ 9, 10, 11]])

Answer 2

只需使用Python的内置列表理解和列表切片即可：

>>> A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> size = 3
>>> step = 2
>>> A = [A[i : i + size] for i in range(0, len(A), step)]

这可以为您提供所需内容：

>>> A
[[1, 2, 3], [3, 4, 5], [5, 6, 7], [7, 8, 9], [9, 10]]

但是你必须写几行来确保你的代码不会破坏前所未有的size / step值。

Answer 3

我编写的此函数可能会为您提供帮助，尽管它仅输出长度为len_chunk的填充块：

def overlap(array, len_chunk, len_sep=1):
    """Returns a matrix of all full overlapping chunks of the input `array`, with a chunk
    length of `len_chunk` and a separation length of `len_sep`. Begins with the first full
    chunk in the array. """

    n_arrays = np.int(np.ceil((array.size - len_chunk + 1) / len_sep))

    array_matrix = np.tile(array, n_arrays).reshape(n_arrays, -1)

    columns = np.array(((len_sep*np.arange(0, n_arrays)).reshape(n_arrays, -1) + np.tile(
        np.arange(0, len_chunk), n_arrays).reshape(n_arrays, -1)), dtype=np.intp)

    rows = np.array((np.arange(n_arrays).reshape(n_arrays, -1) + np.tile(
        np.zeros(len_chunk), n_arrays).reshape(n_arrays, -1)), dtype=np.intp)
        
    return array_matrix[rows, columns]

将列表拆分为单独但重叠的块

3 个答案: