Python numpy MaskedArray.strides用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.MaskedArray.strides 的用法。

用法:

ma.MaskedArray.strides

遍曆數組時要在每個維度中步進的字節元組。

元素的字節偏移量(i[0], i[1], ..., i[n])在一個數組中a是：

offset = sum(np.array(i) * a.strides)

有關步幅的更詳細說明可以在 NumPy 參考指南中的 “ndarray.rst” 文件中找到。

注意：

想象一個 32 位整數數組(每個 4 字節)：

x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)

該數組以 40 個字節的形式存儲在內存中，一個接一個(稱為連續的內存塊)。數組的步幅告訴我們必須在內存中跳過多少字節才能沿著某個軸移動到下一個位置。例如，我們必須跳過 4 個字節(1 個值)才能移動到下一列，但必須跳過 20 個字節(5 個值)才能到達下一行中的相同位置。因此，數組的步幅x將會(20, 4).

例子：

>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
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]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17

>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813