Question

所以我有两个（或更多）向量的笛卡尔积c，a和b。我想从c。

获得[:: i]和b [:: j]的笛卡尔积

这意味着新的笛卡尔积将跳过每个第i个项目和每个第j个项目。

例如

veclens = (3,6)

# <code that generates cross product c here> (I have that). 
# result:
c = array([
[0,0],
[0,1],
[0,2],
[0,3],
[0,4],
[0,5],
[1,0],
[1,1],
[1,2],
[1,3],
[1,4],
[1,5],
[2,0],
[2,1],
[2,2],
[2,3],
[2,4],
[2,5]])

print c.shape 
(18, 2)

samples = (2,2) # so we want every 2nd item a, and every 2nd in b

# this is the function I would like:
d = get_subarray(c, samples, veclens)

# and now d is something like
array([
[0,0],
[0,2],
[0,4],
[2,0],
[2,2],
[2,4]])

任何想法如何编写get_subarray而不从头开始计算数组c（这很昂贵，因为它实际上是在a和b的交叉积上评估的函数）。当然有一些索引技巧？

我正在寻找类似以下的东西，但更通用，更优雅，更快。

def get_subarray(c, samples, veclens):
    indexes = []
    for i in range(0, veclens[0], samples[0]):
        for j in range(0, veclens[1], samples[1]):
            indexes.append(i * veclens[1] + j)
    return c[indexes]

Answer 1

以下是使用ix _：

的一般解决方案

def get_subarray(c, samples, veclens):
    n = len(veclens)
    d = c.reshape(veclens+[n])
    i = numpy.ix_(*[range(0, l, s) for l,s in zip(veclens,samples)]
    return d[i].reshape((-1,n)

numpy sub-gridding笛卡尔积

1 个答案: