我有一个数组a，如下所示:
import numpy as np
a= np.array([[1, 3, 5, 7, 8, 7, 1],
[11, 13, 51, 17, 18, 17, 10]])
我想用滑动窗口建立一个数组列表.以下是我想要的输出:
我使用了以下代码，但它没有提供我想要的输出:
lag = 3
out = []
for i in range(2):
eachrow =[]
for col in range(a.shape[1]-lag):
X_row = []
xtmp = a[i, col:col+lag]
X_row.append(xtmp)
ytmp = a[i, col+lag]
X_row.append(ytmp)
eachrow.append(X_row)
out.append(eachrow)
感谢您的帮助.谢谢
您的代码生成:
In [3]: out
Out[3]:
[[[array([1, 3, 5]), 7],
[array([3, 5, 7]), 8],
[array([5, 7, 8]), 7],
[array([7, 8, 7]), 1]],
[[array([11, 13, 51]), 17],
[array([13, 51, 17]), 18],
[array([51, 17, 18]), 17],
[array([17, 18, 17]), 10]]]
这是一个长度为2的列表.在这个列表中.
如果我们从中创建一个数组，使用object个数据类型，我们得到一个3d数组，其中一些元素是数组，一些是整数:
In [6]: arr = np.array(out, object)
In [7]: arr
Out[7]:
array([[[array([1, 3, 5]), 7],
[array([3, 5, 7]), 8],
[array([5, 7, 8]), 7],
[array([7, 8, 7]), 1]],
[[array([11, 13, 51]), 17],
[array([13, 51, 17]), 18],
[array([51, 17, 18]), 17],
[array([17, 18, 17]), 10]]], dtype=object)
In [8]: arr.shape
Out[8]: (2, 4, 2)
将代码的一行更改为
X_row.append(np.array([ytmp]))
In [11]: np.array(out,object)
Out[11]:
array([[[array([1, 3, 5]), array([7])],
[array([3, 5, 7]), array([8])],
[array([5, 7, 8]), array([7])],
[array([7, 8, 7]), array([1])]],
[[array([11, 13, 51]), array([17])],
[array([13, 51, 17]), array([18])],
[array([51, 17, 18]), array([17])],
[array([17, 18, 17]), array([10])]]], dtype=object)
或以str/print数组格式显示:
In [12]: print(_)
[[[array([1, 3, 5]) array([7])]
[array([3, 5, 7]) array([8])]
[array([5, 7, 8]) array([7])]
[array([7, 8, 7]) array([1])]]
[[array([11, 13, 51]) array([17])]
[array([13, 51, 17]) array([18])]
[array([51, 17, 18]) array([17])]
[array([17, 18, 17]) array([10])]]]
我们可以将其reshape 为(8,2)数组(仍然是对象数据类型):
In [14]: print(Out[11].reshape(-1,2))
[[array([1, 3, 5]) array([7])]
[array([3, 5, 7]) array([8])]
[array([5, 7, 8]) array([7])]
[array([7, 8, 7]) array([1])]
[array([11, 13, 51]) array([17])]
[array([13, 51, 17]) array([18])]
[array([51, 17, 18]) array([17])]
[array([17, 18, 17]) array([10])]]
由于最内部的数组大小不一(大约3到1)，因此结果只能是对象数据类型或列表列表.这对于数组计算来说不是最优的.
逗号是显示屏的一部分，还有[]和array之类的单词.它们一起为我们提供了关于底层对象的线索，无论它们是列表还是array.同样重要的是形状和数据类型(如果对象是数组)或长度(如果是列表).
===
另一个答案使用striding_tricks函数.下面是更详细的方法.虽然x是view，但切片和reshape 可以复制，所以很难说这是否更快.对于这个小例子，我打赌你的代码速度更快，但对于更大的情况，可能不是这样.
In [16]: np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(a,(1,4))
Out[16]:
array([[[[ 1, 3, 5, 7]],
[[ 3, 5, 7, 8]],
[[ 5, 7, 8, 7]],
[[ 7, 8, 7, 1]]],
[[[11, 13, 51, 17]],
[[13, 51, 17, 18]],
[[51, 17, 18, 17]],
[[17, 18, 17, 10]]]])
In [17]: x = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(a,(1,4))
In [18]: x.shape
Out[18]: (2, 4, 1, 4)
这是原始1d数组的4d view.
您的3号"数组"可以从中分割:
In [19]: x[:,:,0,:3]
Out[19]:
array([[[ 1, 3, 5],
[ 3, 5, 7],
[ 5, 7, 8],
[ 7, 8, 7]],
[[11, 13, 51],
[13, 51, 17],
[51, 17, 18],
[17, 18, 17]]])
In [20]: x[:,:,0,:3].reshape(-1,3)
Out[20]:
array([[ 1, 3, 5],
[ 3, 5, 7],
[ 5, 7, 8],
[ 7, 8, 7],
[11, 13, 51],
[13, 51, 17],
[51, 17, 18],
[17, 18, 17]])
以及"1元素"列:
In [21]: x[:,:,0,-1].reshape(-1,1)
Out[21]:
array([[ 7],
[ 8],
[ 7],
[ 1],
[17],
[18],
[17],
[10]])
这两个数组可能比object out更有用.
[14]中所示的数组可以分为两个类似的数组:
In [27]: np.stack(arr.reshape(-1,2)[:,0])
Out[27]:
array([[ 1, 3, 5],
[ 3, 5, 7],
[ 5, 7, 8],
[ 7, 8, 7],
[11, 13, 51],
[13, 51, 17],
[51, 17, 18],
[17, 18, 17]])
In [28]: arr.reshape(-1,2)[:,1].astype(int)
Out[28]: array([ 7, 8, 7, 1, 17, 18, 17, 10])