对于一个16x16的数组,如何得到一个区域(block-sum)的和(区域大小为4x4)? (提示: np.add.reduceat)
时间: 2023-11-27 11:51:14 浏览: 43
我们可以使用 numpy 库中的 add.reduceat 函数来计算一个区域(block-sum)的和。具体步骤如下:
首先,将原始数组转换为一个 4x4 的二维数组。这可以通过 reshape 函数实现:
```python
arr = np.arange(256).reshape((16, 16))
block_arr = arr.reshape((4, 4, 4, 4))
```
然后,我们可以使用 add.reduceat 函数计算每个区域(block-sum)的和。这个函数需要两个参数:要计算的数组和一个包含计算位置的索引数组。在我们的例子中,我们需要计算行和列的和,因此我们需要两个索引数组:一个用于计算行的和,另一个用于计算列的和。
```python
row_idx = np.arange(0, 16, 4)
col_idx = np.arange(0, 16, 4)
row_sum = np.add.reduceat(block_arr, row_idx, axis=1)
block_sum = np.add.reduceat(row_sum, col_idx, axis=2)
```
注意,我们在第二个参数中使用了 row_idx 和 col_idx 数组。这些数组指定了要计算的位置,即每个区域的开头位置。在我们的例子中,row_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 行的和,而 col_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 列的和。
最后,我们得到了一个 4x4 的数组,其中每个元素都是一个区域(block-sum)的和。