Q&A
解決済ですが、シンプルに
a[::2, 1::2, [10, 30, 50]]
でもできます。
やりたいこと
88500 の np.int_ の ndarray があります。
これを、8*8 の行列が500個並んでいると解釈して、次のように抽出したいと考えています。
- 500個の行列の中から欲しい行列を取り出す
- 88 の行列は、1要素おきに抽出して 44 の行列にする
これを numpy の関数の連鎖でできないかと思っています。
やってみたこと
Python
1import numpy as np 2 3rng = np.random.default_rng() 4a = np.reshape(rng.integers(8*8*500), [8, 8, 500]) 5 6a[:, :, 50].take([0, 2, 4, 6], axis=0).take([1, 3, 5, 7], axis=0)
これでどうやら 51番めの行列を取り出して、その要素をひとつ置きに間引くことができているようです。ところが
Python
1a.take([10,30,50], axis=2).take([0, 2, 4, 6], axis=0).take([1, 3, 5, 7], axis=0)
としても、11番目、31番目、51番目の行列が並ぶ形になりません。
問題
- 500個の行列の中から欲しい行列を複数取り出す
- 88 の行列は、1要素おきに抽出して 44 の行列にする
というのを実現するにはどうすればよいでしょうか。
なるべく cupy とかに持っていっても効率的な形がよいのですが。
回答1件
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ベストアンサー
理由は、
a.take([10,30,50], axis=2).take([0, 2, 4, 6], axis=0).take([1, 3, 5, 7], axis=0)
の最後のaxisが0になっていることです。
python
1x0 = 8 2x1 = 8 3x2 = 500 4 5a = np.arange(x0*x1*x2).reshape(x0, x1, x2) 6 7b = a.take([10,30,50], axis=2).take([0, 2, 4, 6], axis=0).take([1, 3, 5, 7], axis=1) 8print(b[:,:,10]) 9print(b[:,:,30]) 10print(b[:,:,50])
を実行してみてください。
aの定義を変えているのは
a = np.reshape(rng.integers(88500), [8, 8, 500])
は私のところではエラーになったためです。
投稿2021/05/15 22:53
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ありがとうございます。axis=0 が重なっていたのは写す際の typo ですが、私は最後の結果に [:, :, 2] などとするのをせずに形がおかしくなると悩んでいました。
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