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配列があり、2x2 の重複しないウィンドウをスキャンして最大値を取得することで、より小さな配列を生成したいと考えています。次に例を示します。

import numpy as np

np.random.seed(123)
np.set_printoptions(linewidth=1000,precision=3)
arr = np.random.uniform(-1,1,(4,4))
res = np.zeros((2,2))
for i in xrange(res.shape[0]):
    for j in xrange(res.shape[1]):
        ii = i*2
        jj = j*2
        res[i][j] = max(arr[ii][jj],arr[ii+1][jj],arr[ii][jj+1],arr[ii+1][jj+1])

print arr
print res

したがって、次のようなマトリックス：

[[ 0.393 -0.428 -0.546  0.103]
 [ 0.439 -0.154  0.962  0.37 ]
 [-0.038 -0.216 -0.314  0.458]
 [-0.123 -0.881 -0.204  0.476]]

これになるはずです：

[[ 0.439  0.962]
 [-0.038  0.476]]

どうすればこれをより効率的に行うことができますか?

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2 に答える 2

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あなたはこれを行うことができます：

print arr.reshape(2,2,2,2).swapaxes(1,2).reshape(2,2,4).max(axis=-1)

[[ 0.439  0.962]
 [-0.038  0.476]]

以下から説明します。

arr=np.array([[0.393,-0.428,-0.546,0.103],
[0.439,-0.154,0.962,0.37,],
[-0.038,-0.216,-0.314,0.458],
[-0.123,-0.881,-0.204,0.476]])

まず、軸を関連するセクションにグループ化します。

tmp = arr.reshape(2,2,2,2).swapaxes(1,2)
print tmp    

[[[[ 0.393 -0.428]
   [ 0.439 -0.154]]

  [[-0.546  0.103]
   [ 0.962  0.37 ]]]


 [[[-0.038 -0.216]
   [-0.123 -0.881]]

  [[-0.314  0.458]
   [-0.204  0.476]]]]

もう一度形状を変更して、必要なデータのグループを取得します。

tmp = tmp.reshape(2,2,4)
print tmp

[[[ 0.393 -0.428  0.439 -0.154]
  [-0.546  0.103  0.962  0.37 ]]

 [[-0.038 -0.216 -0.123 -0.881]
  [-0.314  0.458 -0.204  0.476]]]

最後に、最後の軸に沿って最大値を取ります。

これは、正方行列の場合、次のように一般化できます。

k = arr.shape[0]/2
arr.reshape(k,2,k,2).swapaxes(1,2).reshape(k,k,4).max(axis=-1)

Jamie と Dougal のコメントに従って、これをさらに一般化できます。

n = 2                   #Height of window
m = 2                   #Width of window
k = arr.shape[0] / n    #Must divide evenly
l = arr.shape[1] / m    #Must divide evenly
arr.reshape(k,n,l,m).max(axis=(-1,-3))              #Numpy >= 1.7.1
arr.reshape(k,n,l,m).max(axis=-3).max(axis=-1)      #Numpy <  1.7.1
于 2013-09-05T20:18:43.733 に答える