总结numpy的阵列通过总结 [英] Aggregate Numpy Array By Summing

问题描述

我有形状的numpy的阵列（4320,8640）。我想有形状的阵列（2160,4320）。

I have a Numpy array of shape (4320,8640). I would like to have an array of shape (2160,4320).

您会发现新的数组的每个单元映射到旧阵列中的一个2x2组单元。我想新阵列中的单元格的值是值的总和在旧阵列在该块中。

You'll notice that each cell of the new array maps to a 2x2 set of cells in the old array. I would like a cell's value in the new array to be the sum of the values in this block in the old array.

我能做到这一点如下：

import numpy

#Generate an example array
arr = numpy.random.randint(10,size=(4320,8640))

#Perform the transformation
arrtrans = numpy.array([ [ arr[y][x]+arr[y+1][x]+arr[y][x+1]+arr[y+1][x+1] for x in range(0,8640,2)] for y in range(0,4320,2)])

但是，这是缓慢的，不是一点点丑了。

But this is slow and more than a little ugly.

有没有办法做到这一点使用numpy的（或可互操作的封装）？

Is there a way to do this using Numpy (or an interoperable package)?

推荐答案

我不知道存在着需要的数据包，但是这code将计算速度更快。

I'm not sure there exists the package you want, but this code will compute much faster.

>>> arrtrans2 = arr[::2, ::2] + arr[::2, 1::2] + arr[1::2, ::2] + arr[1::2, 1::2]
>>> numpy.allclose(arrtrans, arrtrans2)
True

其中， :: 2 和 1 :: 2 按被翻译0,2 4，... 和 1，3，5，... 分别。

这篇关于总结numpy的阵列通过总结的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！