Python 使用numpy的步幅从给定子阵列中查找最大值

我得到了这样的2D数组

我的任务是在不同颜色绘制的子数组中找到最大值。我必须使用跨步和as_跨步。到目前为止，我的代码如下所示：

a=np.vstack(([0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23]))
print(np.max(np.lib.stride_tricks.as_strided(a,(2,3),strides=(24,4))))

它正确地显示了第一个块的最大值，即8，但我不知道如何移动到矩阵的其他部分。是否有任何方法可以移动到矩阵的其他部分，以便显示子数组的最大值

注意：这个任务是从我的python编程入门课开始的，所以不需要编写任何复杂的函数，我甚至会说这是不可取的

In [297]: a = np.arange(24).reshape(4,6)                                                       
In [298]: a                                                                                    
Out[298]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23]])

如果我们将尺寸4调整为2,2，将尺寸6调整为2,3：

In [299]: a.reshape(2,2,2,3)                                                                   
Out[299]: 
array([[[[ 0,  1,  2],
         [ 3,  4,  5]],

        [[ 6,  7,  8],
         [ 9, 10, 11]]],


       [[[12, 13, 14],
         [15, 16, 17]],

        [[18, 19, 20],
         [21, 22, 23]]]])

块的顺序不正确，但我们可以通过转置来纠正：

In [300]: a.reshape(2,2,2,3).transpose(0,2,1,3)                                                
Out[300]: 
array([[[[ 0,  1,  2],
         [ 6,  7,  8]],

        [[ 3,  4,  5],
         [ 9, 10, 11]]],


       [[[12, 13, 14],
         [18, 19, 20]],

        [[15, 16, 17],
         [21, 22, 23]]]])

In [305]: a.reshape(2,2,2,3).transpose(0,2,1,3).strides                                        
Out[305]: (96, 24, 48, 8)

然后获取每个2d内部块的最大值：

In [301]: a.reshape(2,2,2,3).transpose(0,2,1,3).max((2,3))                                     
Out[301]: 
array([[ 8, 11],
       [20, 23]])

a、 重塑2,2,2,3。max1,3获得相同的max

好的，这不是用步幅完成的，但它给了我如何使用步幅的想法

a本身的步幅：

重塑后：

In [304]: a.reshape(2,2,2,3).strides                                                           
Out[304]: (96, 48, 24, 8)

转置后：

In [300]: a.reshape(2,2,2,3).transpose(0,2,1,3)                                                
Out[300]: 
array([[[[ 0,  1,  2],
         [ 6,  7,  8]],

        [[ 3,  4,  5],
         [ 9, 10, 11]]],


       [[[12, 13, 14],
         [18, 19, 20]],

        [[15, 16, 17],
         [21, 22, 23]]]])

In [305]: a.reshape(2,2,2,3).transpose(0,2,1,3).strides                                        
Out[305]: (96, 24, 48, 8)

因此，我们可以直接使用这些步骤：

In [313]: np.lib.stride_tricks.as_strided(a,(2,2,2,3),(96,24,48,8))                            
Out[313]: 
array([[[[ 0,  1,  2],
         [ 6,  7,  8]],

        [[ 3,  4,  5],
         [ 9, 10, 11]]],


       [[[12, 13, 14],
         [18, 19, 20]],

        [[15, 16, 17],
         [21, 22, 23]]]])

将numpy作为np导入 从numpy.lib.stride\u在跨步时导入技巧 矩阵=np.arange24.6 maxtrix=np.array[as_-striddematrix[0]，2,3，matrix.strides.max， 如_-striddematrix[0][3:6]，2,3，matrix.strides.max， 如_-striddematrix[2]，2，3，matrix.strides.max， 如_-striddematrix[2][3:6]，2,3，matrix.strides.max ].E2，2 如果你想要一个max的2,2数组，我想你想要一个2,2,2,3形状的跨步数组int：看看a.reshave2,2,2,3.strips。正确的步幅值是，只是顺序不正确。