np.lib.stride_tricks.as_strided

np.lib.stride_tricks.as_strided是NumPy库中的一个函数，用于创建一个新的数组视图，该视图具有指定形状和步幅的原始数组。这个函数可以用来实现一些高级的数组操作，例如卷积、滑动窗口等。

相关问题

从一个 10 行 10 列的矩阵中提取出连续的 3 行 3 列区块。用 Python 与 第三方库 numpy 编写程序实现。（提示：使用 np.lib.stride_tricks.as_strided() 是矩阵分块函数）

在Python中，我们可以使用numpy库中的`as_strided()`函数来实现从一个大矩阵中提取连续的3行3列小矩阵的功能。`as_strided()`允许我们创建一个新的数组视图，它基于源数组的一个子区域，同时保持原数据未动。

这是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个10行10列的随机矩阵
matrix = np.random.rand(10, 10)

# 设置目标块的尺寸和步长
block_size = (3, 3)
step = (1, 1)  # 我们希望每次移动一行一列，所以步长为1

# 使用as_strided计算新的形状、 strides 和起始索引
new_shape = matrix.shape[:-2] + block_size
strides = matrix.strides * step
start = matrix.strides[:-2]

# 提取连续的3x3块
blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(matrix, shape=new_shape, strides=strides, start=start)

print(blocks)

这个代码会返回一个大小为 `(8, 8)` 的新数组，其中每个元素都是原始矩阵中的连续3行3列部分。

从一个10行10列的矩阵中提取出连续的3行3列区块。用Python与第三方库numpy编写程序实现。（提示：使用np.lib.stride_tricks.as_strided()是矩阵分块函数）。

要从一个10行10列的二维数组（矩阵）中提取连续的3行3列的子矩阵，你可以使用numpy的`as_strided()`函数配合`slicing`操作。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个10x10的全零矩阵
matrix = np.zeros((10, 10), dtype=int)

# 选择起始索引和步长
start = (0, 0)  # 起始位置
shape = (3, 3)  # 提取的子矩阵大小
strides = (matrix.strides[0], matrix.strides[1])  # 行和列的步长

# 使用as_strided创建连续的3行3列子矩阵
sub_matrices = np.lib.stride_tricks.as_strided(matrix, shape=shape, strides=strides)

# 打印第一个子矩阵
print("First 3x3 sub-matrix:")
print(sub_matrices[0])

# 由于numpy默认是按行切片，所以这会输出连续的3行3列
# 如果需要得到所有连续的3x3子矩阵，你需要循环提取每个窗口，例如：
all_sub_matrices = []
for i in range(0, matrix.shape[0] - shape[0], shape[0]):
    for j in range(0, matrix.shape[1] - shape[1], shape[1]):
        all_sub_matrices.append(sub_matrices[i:i+shape[0], j:j+shape[1]])

all_sub_matrices = np.array(all_sub_matrices)
print("All continuous 3x3 sub-matrices:")
print(all_sub_matrices)

这段代码首先初始化一个全零的10x10矩阵，然后按照指定的起始位置、形状和步长生成连续的3x3子矩阵。如果需要获取所有这样的子矩阵，你需要循环提取。