Python：使用减号函数比较元胞数组

Question

我有 3 个单元阵列，每个单元阵列有不同大小的阵列。如何为每个可能的单元阵列组合执行减法函数？

例如：

import numpy as np
a=np.array([[np.array([[2,2,1,2]]),np.array([[1,3]])]])
b=np.array([[np.array([[4,2,1]])]])
c=np.array([[np.array([[1,2]]),np.array([[4,3]])]])

这里可能的组合是 a-b、a-c 和 b-c。
比方说 a - b：

a=2,2,1,2 and 1,3

b=4,2,1

由于不同大小的数组，所需的结果伴随着窗口移动：

(2,2,1)-(4,2,1) ----> -2,0,0
(2,1,2)-(4,2,1) ----> -2,-1,1
(1,3)  -(4,2)   ----> -3,1,1
(1,3)  -(2,1)   ----> 4,-1,2

我想知道如何使用 python 创建移动窗口，让我可以减去我的单元格数组。

Answer 1

您可以使用toolz library中的函数sliding_window()来做移位窗口：

>>> import numpy as np
>>> import toolz
>>> a = np.array([2,2,1,2])
>>> b = np.array([4, 2, 1])
>>> for chunk in toolz.sliding_window(b.size, a):
   ...:         print(chunk - b)
   ...:     
[-2  0  0]
[-2 -1  1]

Answer 2

我认为这对功能可以满足您的需求。第一个可能需要一些调整才能正确配对差异。

import numpy as np

def diffs(a,b):
    # collect sliding window differences
    # length of window determined by the shorter array
    # if a,b are not arrays, need to replace b[...]-a with
    # a list comprehension
    n,m=len(a),len(b)
    if n>m:
        # ensure s is the shorter
        b,a=a,b # switch
        n,m=len(a),len(b)
        # may need to correct for sign switch
    result=[]
    for i in range(0,1+m-n):
        result.append(b[i:i+n]-a)
    return result

def alldiffs(a,b):
    # collect all the differences for elements of a and b
    # a,b could be lists or arrays of arrays, or 2d arrays
    result=[]
    for aa in a:
        for bb in b:
            result.append(diffs(aa,bb))
    return result

# define the 3 arrays
# each is a list of 1d arrays

a=[np.array([2,2,1,2]),np.array([1,3])]
b=[np.array([4,2,1])]
c=[np.array([1,2]),np.array([4,3])]

# display the differences
print(alldiffs(a,b))
print(alldiffs(a,c))
print(alldiffs(b,c))

制作（带有一些漂亮的印刷品）：

1626:~/mypy$ python stack30678737.py 
[[array([-2,  0,  0]), array([-2, -1,  1])], 
 [array([ 3, -1]), array([ 1, -2])]]

[[array([1, 0]), array([ 1, -1]), array([0, 0])], 
 [array([-2, -1]), array([-2, -2]), array([-3, -1])], 
 [array([ 0, -1])], [array([3, 0])]]

[[array([3, 0]), array([ 1, -1])], 
 [array([ 0, -1]), array([-2, -2])]]

比较我的回答和你的回答，我想知道，你是否用 0 填充较短的数组，所以结果总是 3 个元素长？

将a 更改为a=[np.array([2,2,1,2]),np.array([0,1,3]),np.array([1,3,0])]

产生：

[[array([-2,  0,  0]), array([-2, -1,  1])], 
 [array([ 4,  1, -2])], [array([ 3, -1,  1])]]

我想你可以用这个内部循环做一些更有趣的事情：

for i in range(0,1+m-n):
    result.append(b[i:i+n]-a)

但是为什么呢？首要任务是明确问题规范。速度可以等。除了图像包中的滑动窗口代码之外，np.lib.stride_tricks.as_strided 中还有一个巧妙的striding 技巧。但我怀疑这是否会节省时间，尤其是在像这样的小例子中。