numpy通过向量化替换nD数组中2D切片上的循环

问题描述

我正在处理时间序列数据，并从原始的X x N ndarray（2个X特征，以100 N帧作为虚拟起始点）中获取数据，我使用了np.lib.stride_tricks.as_strided来创建（N-2）个连续的形状的窗户（2,3） 即

newShape = [98,2,3]
newStride = [8,800,8]
windowView = np.lib.stride_tricks.as_strided(x = data,shape = newShape,strides = newStride)

我要寻找的是一种在所有窗口上应用函数的方法，例如在每个窗口内的特征上计算直方图/ 2d。 我知道np.apply_over_axes和np.apply_along_axis都无法解决问题，因为函子在轴上不是可交换的（例如sum）。

我已阅读this（Numpy Vectorized Function Over Successive 2d Slices）帖子，其中答案使用列表理解。
但是由于我真的很讨厌numpy的循环，而这个问题是6年前的，所以numpy中是否有任何新功能（或旧功能）可以解决问题？

解决方法

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