Numpy, grupowanie każdego N elementu ciągłego?

Question

Chciałbym wyodrębnić grupy z każdego N ciągłych elementów z tablicy. Dla numpy tablicę jak poniżej:

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 

że życzy sobie (n = 5):

array([[1,2,3,4,5], 
     [2,3,4,5,6], 
     [3,4,5,6,7], 
     [4,5,6,7,8]]) 

, aby można było uruchomić dodatkowe funkcje, takie jak średnia i sumę. Jak mogę wyprodukować taką tablicę?

Answer 1

Można użyć rolling_window z tego blog

def rolling_window(a, window): 
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) 
    strides = a.strides + (a.strides[-1],) 
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides) 

In [37]: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 

In [38]: rolling_window(a, 5) 
Out[38]: 
array([[1, 2, 3, 4, 5], 
     [2, 3, 4, 5, 6], 
     [3, 4, 5, 6, 7], 
     [4, 5, 6, 7, 8]]) 

---

lubiłem @ rozwiązania Divkar użytkownika. Jednak w przypadku większych tablic i okien możesz użyć rolling_window?

In [55]: a = np.arange(1000) 

In [56]: %timeit rolling_window(a, 5) 
100000 loops, best of 3: 9.02 µs per loop 

In [57]: %timeit broadcast_f(a, 5) 
10000 loops, best of 3: 87.7 µs per loop 

In [58]: %timeit rolling_window(a, 100) 
100000 loops, best of 3: 8.93 µs per loop 

In [59]: %timeit broadcast_f(a, 100) 
1000 loops, best of 3: 1.04 ms per loop 

Answer 2

Jedno podejście z broadcasting -

import numpy as np 
out = a[np.arange(a.size - N + 1)[:,None] + np.arange(N)] 

Sample Run -

In [31]: a 
Out[31]: array([4, 2, 5, 4, 1, 6, 7, 3]) 

In [32]: N 
Out[32]: 5 

In [33]: out 
Out[33]: 
array([[4, 2, 5, 4, 1], 
     [2, 5, 4, 1, 6], 
     [5, 4, 1, 6, 7], 
     [4, 1, 6, 7, 3]])