Python 使用开始-停止索引向量切片二维numpy阵列

第一个帖子在这里，所以请对我放轻松。：）

我想对以下内容进行矢量化：

rowStart=array of length N        
rowStop=rowStart+4        
colStart=array of length N    
colStop=colStart+4    

x=np.random.rand(512,512) #dummy test array   

output=np.zeros([N,4,4])
for i in range(N):
   output[i,:,:]=x[ rowStart[i]:rowStop[i], colStart[i]:colStop[i] ]

我希望能够做到的是：

output=x[rowStart:rowStop, colStart:colStop ]

其中numpy识别出切片索引是向量，并广播切片。我知道这可能不起作用，因为虽然我知道我的切片输出总是相同的大小，但numpy不起作用

我研究了各种方法，包括“高级”或“高级”索引（这似乎适用于索引，而不是切片），使用网格网格的大规模布尔索引（从内存的角度来看不实用，因为我的N可以达到50k-100k），以及，这似乎是另一种进行高级/高级索引的方法

如果我能得到一个如下数组，我可以看到我如何可能使用花式/高级索引：

[np.arange(rowStart[0],rowStop[0]),
 np.arange(rowStart[1],rowStop[1]), 
...,  
np.arange(rowStart[N],rowStop[N])]

列也有类似的方法，但我也很难找到一种矢量化的方法来创建它

如果您能提供任何建议，我将不胜感激。 谢谢

我们可以利用based获得滑动窗口，从而解决我们的问题

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谢谢你，迪瓦卡。我去看看那个图书馆@CalvintDog查看链接帖子，了解更多详细信息，这些信息还建议如果您没有软件包或无法安装，如何将

view_as_windows

的源代码作为独立的源代码。我可能必须深入研究源代码，不是因为我无法安装软件包，而是因为我的RowStart，ColStart不仅仅是np.arange（0，x.shape[0]，stride）类型。相反，它们是在极坐标中确定的。我将查看源代码，看看是否可以提供任意的芯片起始位置。

from skimage.util.shape import view_as_windows

BSZ = (4, 4) # block size
w = view_as_windows(x, BSZ)
out = w[rowStart, colStart]