对numpy数组中的每个第n个条目进行二次采样

Posted 2023-02-23

【中文标题】对numpy数组中的每个第n个条目进行二次采样

【英文标题】：subsampling every nth entry in a numpy array

【发布时间】：2014-11-10 16:01:12

【问题描述】：

我是 numpy 的初学者，我正在尝试从一个长的 numpy 数组中提取一些数据。我需要做的是从数组中定义的位置开始，然后从该位置对每个第 n 个数据点进行二次采样，直到数组结束。

如果我有的话

a = [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4....] 

我想从a[1] 开始对其进行二次采样，然后从那里每隔四个点采样一次，以产生类似

b = [2,2,2.....]

【参考方案1】：

您可以使用numpy's slicing，只需start:stop:step。

>>> xs
array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])
>>> xs[1::4]
array([2, 2, 2])

这会创建原始数据的视图，因此它是恒定时间。它还将反映对原始数组的更改并将整个原始数组保留在内存中：

>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> b = a[::2]         # O(1), constant time
>>> b[:] = 0           # modifying the view changes original array
>>> a                  # original array is modified
array([0, 2, 0, 4, 0])

所以如果以上任何一个有问题，你可以明确地制作一个副本：

>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> b = a[::2].copy()  # explicit copy, O(n)
>>> b[:] = 0           # modifying the copy
>>> a                  # original is intact
array([1, 2, 3, 4, 5])

这不是恒定时间，但结果与原始数组无关。该副本在内存中也是连续的，这可以使其上的某些操作更快。

【讨论】：

感谢您对参考/价值副本发出警告。否则我肯定会落入陷阱

a[::2].copy() 解决了我的问题。当我使用 ctypes 将它作为一个 numpy 数组导入 C 时，只有 a[::2]，我得到的结果几乎是垃圾（我的数组被读取，就好像我从未减少它一样）。如果我通过 numpy.clip() 运行它或在 for 循环中显式复制每个变量，这也是可以修复的。不确定这是否是一个错误..