Iterate in Submatrizen durch eine größere Matrix

Question

Ich suche nach einer Möglichkeit, in der ich eine for-Schleife durch eine größere Matrix iterieren kann, in der jede Iteration eine Untermatrix der Größe (Zeile, Spalte, Tiefe) ausgeben wird (6, 3,3).

Meine große Matrix wird als numpy Matrix gespeichert, und es wäre auch möglich, dass jede Iteration als solche ausgegeben wird.

>>> import numpy as np 
>>> a = np.random.rand(6*3,3*3,3) 
>>> print a.shape 
(18, 9, 3) 
>>> print a 
>>> b 

Die Variable b sollte alle Untermatrizen der Größe (6,3,3) aus der Matrix a enthalten. Jede Untermatrix sollte nicht mit dem vorherigen überlappen.

Answer 1

Ansatz # 1

ich, dass wir für non-overlapping/distinct Blöcke suchen gehe davon aus.

from skimage.util.shape import view_as_blocks 

BSZ = (6,3,3) 
out = view_as_blocks(a,BSZ).reshape((-1,)+ (BSZ)) 

Probelauf - -

In [279]: a = np.random.rand(6*3,3*3,3) 

In [280]: out = view_as_blocks(a,BSZ).reshape((-1,)+ (BSZ)) 

In [281]: out.shape 
Out[281]: (9, 6, 3, 3) 

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Ansatz # 2

Mit nur nativen NumPy Tools wie reshaping und transpose, hier ist ein Weg, als solche wir Scikit-image's view_as_blocks Dienstprogramm nutzen könnten -

m,n,r = a.shape 
split_shp = m//BSZ[0], BSZ[0], n//BSZ[1], BSZ[1], r//BSZ[2], BSZ[2] 
out = a.reshape(split_shp).transpose(0,2,4,1,3,5).reshape((-1,)+ (BSZ))