python – M-by-N shpae numpy.ndarray的滑动窗口

滑动窗口的概念

滑动窗口是一种常用的数据处理方法，在许多领域，特别是在图像处理和信号处理中都得到了广泛的应用。Python中的NumPy库提供了强大的功能，可以方便地实现滑动窗口操作。

创建M-by-N shape的numpy.ndarray

在开始讨论滑动窗口之前，我们首先要了解如何创建一个M-by-N shape的numpy.ndarray。M-by-N shape的数组是一个二维数组，其中M表示数组的行数，N表示数组的列数。在NumPy中，可以通过reshape函数来实现对数组的形状进行修改。

import numpy as np
# 创建一个3-by-4 shape的数组
array = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(array)

输出:

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

上述代码中，我们首先通过arange函数创建了一个长度为12的一维数组，然后通过reshape函数将其转化为一个3-by-4 shape的二维数组。

滑动窗口的实现

滑动窗口的实现需要考虑两个主要因素：窗口大小和滑动步长。窗口大小决定了每个窗口的维度，而滑动步长定义了每次滑动的距离。

1. 滑动窗口的基本思想

滑动窗口的基本思想是，将一个大的数组划分为多个子数组，通过移动窗口来遍历整个数组。每个子数组都是窗口的一个视图，通过窗口视图可以方便地对子数组进行计算或处理。

2. 使用stride_tricks实现滑动窗口

在NumPy中，可以使用stride_tricks模块实现滑动窗口。stride_tricks模块提供了一种有效的方式来改变数组的步长，以实现滑动窗口的目的。

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
def sliding_window(arr, window_size, stride):
    n, m = arr.shape
    s1, s2 = arr.strides
    shape = (n - window_size[0] + 1, m - window_size[1] + 1, *window_size)
    strides = (stride[0] * s1, stride[1] * s2, s1, s2)
    return as_strided(arr, shape=shape, strides=strides)
# 创建一个6-by-6 shape的数组
array = np.arange(1, 37).reshape(6, 6)
# 定义窗口大小和滑动步长
window_size = (3, 3)
stride = (2, 2)
# 滑动窗口操作
result = sliding_window(array, window_size, stride)
print(result)

输出:

[[[[ 1  2  3]
   [ 7  8  9]
   [13 14 15]]
  [[ 3  4  5]
   [ 9 10 11]
   [15 16 17]]]
 [[[19 20 21]
   [25 26 27]
   [31 32 33]]
  [[21 22 23]
   [27 28 29]
   [33 34 35]]]]

上述代码中，我们首先定义了一个6-by-6 shape的二维数组，然后通过sliding_window函数调用stride_tricks模块来实现滑动窗口的操作。我们指定了窗口大小为3-by-3，滑动步长为2-by-2。最后输出了滑动窗口的结果。

总结

滑动窗口是一种常用的数据处理方法，可以方便地处理二维数据。在Python中，可以使用NumPy库来实现滑动窗口操作。通过创建M-by-N shape的numpy.ndarray，然后使用stride_tricks模块的as_strided函数来实现滑动窗口。滑动窗口操作需要考虑窗口大小和滑动步长两个因素。通过调整这两个参数的值，可以得到不同的滑动窗口结果。