Разбиение массива

@DNKOsiris · Регистрация: 27.12.2015

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Есть двумерный массив(таблица), ну например (2500х1500). Хотел бы ее разбить на таблицы меньшего размера(например 5х5). Т.е эту таблицу разрезать на квадратики.
Решение вообщем то очевидное. Использовать циклы и срезы. Нашел вот такую тему https://www.cyberforum.ru/python/thread521382.html. Но использование циклов очень сильно тормозит программу. Хотелось бы узнать возможно ли решить эту задачу средствами numpy без циклов.

@vrm2 · 17.02.2017, 17:22

Неверно понял задачу.

Добавлено через 4 минуты
Что в итоге должно получиться? Трехмерный массив? Список двухмерных массивов?

Добавлено через 1 час 9 минут
Нашел в интернете интересное решение (немного его адаптировал)

Python
1
2
3
4
5
6
7
def split_arr(arr, cell_rows, cell_cols):
    """Разрезает массив arr на клетки размером (cell_rows, cell_cols)
    Возвращает массив размерности (n, cell_rows, cell_cols), где n-количество клеток
    """
    return (arr.reshape(arr.shape[0]//cell_rows, cell_rows, -1, cell_cols)
               .swapaxes(1,2)
               .reshape(-1, cell_rows, cell_cols))

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
source = np.arange(100).reshape(10,10)
source
 
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, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
 
split_arr(source, 5, 5)
 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [20, 21, 22, 23, 24],
        [30, 31, 32, 33, 34],
        [40, 41, 42, 43, 44]],
 
       [[ 5,  6,  7,  8,  9],
        [15, 16, 17, 18, 19],
        [25, 26, 27, 28, 29],
        [35, 36, 37, 38, 39],
        [45, 46, 47, 48, 49]],
 
       [[50, 51, 52, 53, 54],
        [60, 61, 62, 63, 64],
        [70, 71, 72, 73, 74],
        [80, 81, 82, 83, 84],
        [90, 91, 92, 93, 94]],
 
       [[55, 56, 57, 58, 59],
        [65, 66, 67, 68, 69],
        [75, 76, 77, 78, 79],
        [85, 86, 87, 88, 89],
        [95, 96, 97, 98, 99]]])

@dondublon · 17.02.2017, 18:25

Сообщение от vrm2

Что в итоге должно получиться?

Присоединяюсь к вопросу. Без этого обсуждать не имеет смысла.

Если нужен быстрый доступ к квадрату по индексу - то никакие медленные преборазования в памяти не нужны. Возможно, можно обойтись простым reshape-ом.

@DNKOsiris · 18.02.2017, 00:55 **[ТС]**

Сообщение от vrm2

Нашел в интернете интересное решение (немного его адаптировал)

Да это то что нужно, большое спасибо. Не подумал про swapaxes, думал резать с помощью hsplit и vsplit. В каком формате выводить не принципиально.

Сообщение от dondublon

Присоединяюсь к вопросу. Без этого обсуждать не имеет смысла.
Если нужен быстрый доступ к квадрату по индексу - то никакие медленные преборазования в памяти не нужны. Возможно, можно обойтись простым reshape-ом.

Прощу прощения за не корректную формулировку. Надеялся, что понятно объяснил. Простой reshape не поможет, так как он будет не резать массив на квадраты, а строить новые массивы используя данные построчно. Но вообщем задача уже решена. Еще раз спасибо.

@dondublon · 20.02.2017, 09:11

Сообщение от DNKOsiris

. Простой reshape не поможет, так как он будет не резать массив на квадраты, а строить новые массивы используя данные построчно.

Ещё раз. Что значит "резать"? Что должно получиться в итоге?
Есть большие сомнения, что вам действительно нужны какие-то преобразования в памяти.
"Строить новые массивы" - операция затратная, в первую очередь надо подумать, как обойтись без этого.
И таки да, vrm2 предложил решение именно с reshape-ом.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Символьное дифференцирование igorrr37 13.02.2026 / * Логарифм записывается как: (x-2)log(x^2+2) - означает логарифм (x^2+2) по основанию (x-2). Унарный минус обозначается как ! */ #include <iostream> #include <stack> #include <cctype>. . .	Камера Toupcam IUA500KMA Eddy_Em 12.02.2026 Т. к. у всяких "хикроботов" слишком уж мелкий пиксель, для подсмотра в ESPriF они вообще плохо годятся: уже 14 величину можно рассмотреть еле-еле лишь на экспозициях под 3 секунды (а то и больше),. . .	И ясному Солнцу zbw 12.02.2026 И ясному Солнцу, и светлой Луне. В мире покоя нет и люди не могут жить в тишине. А жить им немного лет.	«Знание-Сила» zbw 12.02.2026 «Знание-Сила» «Время-Деньги» «Деньги -Пуля»
SDL3 для Web (WebAssembly): Подключение Box2D v3, физика и отрисовка коллайдеров 8Observer8 12.02.2026 Содержание блога Box2D - это библиотека для 2D физики для анимаций и игр. С её помощью можно определять были ли коллизии между конкретными объектами и вызывать обработчики событий столкновения. . . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Загрузка PNG с прозрачным фоном с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image) 8Observer8 11.02.2026 Содержание блога Библиотека SDL3 содержит встроенные инструменты для базовой работы с изображениями - без использования библиотеки SDL3_image. Пошагово создадим проект для загрузки изображения. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Загрузка PNG с прозрачным фоном с помощью SDL3_image 8Observer8 10.02.2026 Содержание блога Библиотека SDL3_image содержит инструменты для расширенной работы с изображениями. Пошагово создадим проект для загрузки изображения формата PNG с альфа-каналом (с прозрачным. . .	Установка Qt-версии Lazarus IDE в Debian Trixie Xfce volvo 10.02.2026 В общем, достали меня глюки IDE Лазаруса, собранной с использованием набора виджетов Gtk2 (конкретно: если набирать текст в редакторе и вызвать подсказку через Ctrl+Space, то после закрытия окошка. . .

@DNKOsiris 0 / 0 / 0 Регистрация: 27.12.2015 Сообщений: 2

	Разбиение массива 17.02.2017, 11:16. Показов 1479. Ответов 4 Метки нет (Все метки) Есть двумерный массив(таблица), ну например (2500х1500). Хотел бы ее разбить на таблицы меньшего размера(например 5х5). Т.е эту таблицу разрезать на квадратики. Решение вообщем то очевидное. Использовать циклы и срезы. Нашел вот такую тему https://www.cyberforum.ru/python/thread521382.html. Но использование циклов очень сильно тормозит программу. Хотелось бы узнать возможно ли решить эту задачу средствами numpy без циклов. 0

Опции темы