Jestem początkującym użytkownikiem numpy i próbuję wyodrębnić niektóre dane z długiej tablicy numpy. Muszę zacząć od zdefiniowanej pozycji w mojej tablicy, a następnie podpróbkować każdy n-ty punkt danych z tej pozycji, aż do końca mojej tablicy.
w zasadzie gdybym miał
a = [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4....]
Chcę rozpocząć podpróbkowanie, a[1]a następnie próbkować co czwarty punkt, aby uzyskać coś podobnego
b = [2,2,2.....]
Możesz po prostu użyć plastrowania Numpy'sstart:stop:step .
>>> xs
array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])
>>> xs[1::4]
array([2, 2, 2])
Tworzy to widok oryginalnych danych, więc jest to stały czas . Odzwierciedla również zmiany w oryginalnej tablicy i zachowuje całą oryginalną tablicę w pamięci:
>>> 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])
więc jeśli któraś z powyższych rzeczy stanowi problem, możesz jawnie utworzyć kopię:
>>> 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])
Nie jest to stały czas, ale wynik nie jest powiązany z oryginalną tablicą. Kopia jest również ciągła w pamięci, co może przyspieszyć niektóre operacje na niej.