Python cucim.skimage.util.view_as_blocks用法及代码示例

用法: cucim.skimage.util.view_as_blocks(arr_in, block_shape)

输入 n 维数组的块视图(使用重新跨步)。

块是输入数组的非重叠视图。

参数：

arr_in：ndarray: N-d 输入数组。
block_shape：元组: 块的形状。每个维度必须平均划分为 arr_in 的相应维度。

arr_out：ndarray: 输入数组的块视图。如果arr_in 不连续，则制作一个副本。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.util.shape import view_as_blocks
>>> A = cp.arange(4*4).reshape(4,4)
>>> A
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> B = view_as_blocks(A, block_shape=(2, 2))
>>> B[0, 0]
array([[0, 1],
       [4, 5]])
>>> B[0, 1]
array([[2, 3],
       [6, 7]])
>>> B[1, 0, 1, 1]
13

>>> A = cp.arange(4*4*6).reshape(4,4,6)
>>> A  
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]]])
>>> B = view_as_blocks(A, block_shape=(1, 2, 2))
>>> B.shape
(4, 2, 3, 1, 2, 2)
>>> B[2:, 0, 2]  
array([[[[52, 53],
         [58, 59]]],
       [[[76, 77],
         [82, 83]]]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.util.view_as_blocks。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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