切片二维数组和跳过索引的有效方法；重复提取小片段答案

【问题标题】：Efficient way to slice a 2D array and skip indices; extract small segments repeatedly切片二维数组和跳过索引的有效方法；重复提取小片段
【发布时间】：2020-02-07 17:19:24
【问题描述】：

我有一个二维 numpy 数组 D，它的维度为 (1000, 800)。我想从数组中提取长度为 20 的小段：

假设 D[0][:] 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, ...] 并且我想要长度为 3 的段，我想要前三个数字 (1, 2, 3)，然后跳过一些索引（比如 60），提取 3，跳过 60，依此类推。

我知道我可以做 D[:,start:end:step]，但是有没有类似 D[:,start:end:step*:skip*] 的东西？

理想情况下，我想要这样的东西：

D = np.random.random((1000,800))
parts = D[:,0:20:1:skip_n_indices_and_repeat]

感谢您的宝贵时间和回答。如果您有更简单或不同的解决方案，请提出。谢谢。

【问题讨论】：

我猜你的例子太复杂了，因为你可以将它最小化，给出一个一维数组的最小工作示例
这就是as_strided 的用途：docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/… 或者您可以尝试重新调整数组的形状，使感兴趣的元素放置在特定的轴上。例如，假设您有一个一维数组，您可以将其重塑为 (:, 10) 以获得 10 的步幅，然后提取前三列以便每 10 个元素获得三个元素。
如果跳过是 3 的倍数，您可以将 D 重塑为 (1000, -1, 3)（在这种情况下，您必须先切掉最后几列），然后您可以使用切片[:, ::20]（或[::21]，如果你想跳过60个值而不计算三个选择的值），然后重新整形回(1000, -1)（在这种情况下它会形成(1000, 15)）。

标签： python arrays numpy slice

【解决方案1】：

在不使用任何特殊方法的情况下，可以生成所需的索引掩码，如下所示：

D = np.random.random((1000,800))
step = 3
skip = 60
idx = np.arange(800)
needed_indexes = idx%(skip+step)<step

然后您可以以标准方式返回数组的副本：

>>> E = D[:,needed_indexes]
>>> E.shape
(1000, 39)

【讨论】：