Python-Nummernfelder. Wie schneidet man mehrere Arrays auf effiziente Weise ab?

Question

Ich habe ein Problem zu lösen und ich kann keine gute Lösung finden.

Um es zu erleichtern habe ich ein Array von 10x10 und ich möchte "kleine Arrays" von 3x3 herausschneiden. Im Moment kann ich dies folgendermaßen:

array = np.arange(100).reshape((10,10)) 

patch = np.array(array[:3, :3] 

for n in range(3, 10, 3): 
    for m in range(3, 10, 3): 
     patch = numpy.append(patch, array[n:n+3, m:m+3] 

i im Grunde die numpy Array-Patch mit der ersten Scheibe erstellen und fügen Sie alle anderen Scheiben danach. Das Problem dabei ist, dass es fürchterlich langsam ist und die Sloping-Möglichkeiten von numpy nicht gut nutzt. Ich muss dies für eine große Anzahl viel größerer Arrays tun. Kann mir jemand einen Rat geben, wie man das effizienter macht? 1000 danke!

Answer 1

Ihr Problem ist ganz auf die Verwendung numpy.append. append erstellt bei jeder Verwendung ein neues Array. Wenn Ihr Patch-Array größer wird, wird dies immer länger dauern.

Verwenden Sie stattdessen ein vordefiniertes Array (Sie kennen bereits die endgültige Größe des Patch-Arrays) und vermeiden Sie die Erstellung von Zwischenkopien von Daten.

# setup 
x, y = 999, 999 
array = np.arange(x * y) 
array.shape = x, y 
little_array_size = 3 

# creates an array of "little arrays" 
patch = np.empty(array.size, dtype=int) 
patch.shape = -1, little_array_size, little_array_size 

i = 0 
for n in range(0, array.shape[0], little_array_size): 
    for m in range(0, array.shape[1], little_array_size): 
     # uses view, so data is copied straight from array to patch 
     patch[i,:] = array[n:n+little_array_size, m:m+little_array_size] 
     i += 1 

patch.shape = -1 # flattens array 

Die oben nimmt etwa ein Drittel der zweiten auf meinem Computer (zwei Größenordnungen schneller als die Verwendung von numpy.append (20+ Sekunden)).