我可以使用整形+转置技巧来创建重叠的瓷砖吗？
我可以使用整形+转置技巧来创建重叠的瓷砖吗？
提问于 2021-01-16 04:23:08
我有一个非常大的数组，我希望使用重叠来平铺。例如，如果数组看起来像
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u v w x y我想把它分解成3x3块，每块瓷砖与它的邻居重叠1块：
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u v w w x y“重塑和转置技巧”(在https://www.kaggle.com/c/hubmap-kidney-segmentation/discussion/202171中描述)是一种在Python (和其他语言)中平铺一个大数组的方法，它允许提取和表示与相邻的(而不是重叠)块，而不必复制底层数据数组。
我想知道的是:如果我们想要重叠，是否可以使用这个技巧，如上面所示？如果是这样的话，是怎么做的？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-16 05:09:20
我不认为仅通过整形就可以做到这一点，但是可以使用更低级别的numpy.lib.stride_tricks.as_strided函数来完成，仔细设置shape和strides参数：
>>> x = np.arange(25).reshape(5, 5)
>>> x
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24]])
>>> y = np.lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=(2, 2, 3, 3),
... strides=(80, 16, 40, 8))
>>> y
array([[[[ 0, 1, 2],
[ 5, 6, 7],
[10, 11, 12]],
[[ 2, 3, 4],
[ 7, 8, 9],
[12, 13, 14]]],
[[[10, 11, 12],
[15, 16, 17],
[20, 21, 22]],
[[12, 13, 14],
[17, 18, 19],
[22, 23, 24]]]])第二个数组被分割成重叠的块，您可以确认这两个数组共享相同的内存：
>>> np.byte_bounds(x) == np.byte_bounds(y)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65746478
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