python получить несколько вложенных массивов в одной строке

Question

У меня есть следующее:

values = np.zeros(50)
for i, (start,stop) in enumerate(zip(index - margin, index + margin)):
    values[i] = np.mean(image[start:stop])

, где index - это массив 1d numpy, а margin - целое число. Я хотел бы быть в состоянии сделать для l oop в одну строку (или, по крайней мере, избежать для l oop), но я не могу понять, как. Действительно, если я сделаю:

myArray = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
indexes = [1,5]
myArray[indexes] # Output : [2,6]

, это легко сработает, так как цель состоит в том, чтобы получить один элемент на индекс. Но я хочу извлечь подмассивы таким же образом. Есть ли решение?

РЕДАКТИРОВАТЬ : вот краткий пример того, что я хочу. Изображение представляет собой массив 1d, например np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]). если у меня есть, скажем, index = np.array([5, 10]) и margin = 1, я ожидаю output = np.array([[5,6,7],[10,11,12]]) (примерно так же, как если бы поле было равно 0, тогда у меня было бы output = np.array([6,11]))

Answer 1

Похоже, вы хотите, чтобы среднее значение (выбранное) двигалось windows. Лишь для немногих (относительно общего размера) эта итерация, вероятно, является хорошей (и самой быстрой).

Но при использовании strides есть трюк с движущимся окном. Один из пакетов обработки изображений имеет функцию window, которую будут цитировать другие, но с самим numpy:

In [204]: x = np.lib.stride_tricks.as_strided(arr,shape=(14,3),strides=(8,8))                                        
In [205]: x                                                                                                          
Out[205]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 2,  3,  4],
       [ 3,  4,  5],
       [ 4,  5,  6],
       [ 5,  6,  7],
       [ 6,  7,  8],
       [ 7,  8,  9],
       [ 8,  9, 10],
       [ 9, 10, 11],
       [10, 11, 12],
       [11, 12, 13],
       [12, 13, 14],
       [13, 14, 15],
       [14, 15, 16]])

, из которого мы можем выбирать строки до или после получения среднего значения:

In [206]: np.mean(x, axis=1)                                                                                         
Out[206]: 
array([ 2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10., 11., 12., 13., 14.,
       15.])
In [207]: _[[4,9]]        # 1 offset from [5,10]                                                                                           
Out[207]: array([ 6., 11.])

Получить правильные параметры для as_strided немного сложно, требуя хорошего понимания структуры массива. На самом деле это один из самых простых случаев, с массивом 1d и 1-шагом.

Обратите внимание, что я избегаю крайних случаев, когда окно не будет иметь полную ширину.

7 в ширину windows (просто измените форму):

In [211]: x = np.lib.stride_tricks.as_strided(arr, shape=(10,7), strides=(8,8))                                        
In [212]: x                                                                                                          
Out[212]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
       [ 2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
       [ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11, 12],
       [ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13],
       [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14],
       [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]])

Answer 2

Вы можете использовать ту же идею немного по-другому:

img = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16])
index = np.array([5, 10])
margin = 1

output = np.array([(img[start:stop+1]) for start, stop in zip(index - margin, index + margin)])
output
array([[ 5,  6,  7],
       [10, 11, 12]])