numpy.lib.stride_tricks为相同形状的数组产生不同的步幅

问题描述

我有一个数据集，与其他相同形状的数据集相比，步幅的数量不同。可以从以下位置的文件库下载数据集：

以下是我使用的代码，我想从NxM数组中提取每个5x5补丁：

>>> rand_array.shape
(827,914)
>>> tmp.shape
(827,914)
>>> a.shape
(748930,5,5)
>>> b.shape
(748930,5)
>>> rand_array.strides
(7312,8)
>>> tmp.strides
(3656,4)

对于数组'a'来说结果是正确的，但是即使'np.where（tmp> 0）'显然会产生值> 0的输出，我也会为'b'得到一个空数组。数据显示：

{{1}}

因此，为什么as_strided技术对随机数组有效，但对我加载的数据无效，为什么唯一的区别似乎是步幅形状，如何固定才能产生适当的结果？我可以使它工作在一个看起来很凌乱的循环中，但是比这种方法花费的时间更长。另外，我目前也无法为“ view_as_windows”选项安装skimage。

解决方法

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numpy stride