lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, window_shape, axis=None, *, subok=False, writeable=False)
使用给定的窗口形状将滑动窗口视图创建到阵列中。
滑动或移动窗口，它滑动到阵列的所有维度，并在所有窗口位置提取阵列的子集。
注意：numpy版本 必须不小于1.20.0。
Parameters
- x：array_like
从中创建滑动窗口视图的阵列。 - window_shape：int or tuple of int
参与滑动窗口的每个轴上的窗口大小。如果某个轴不存在，则必须具有与输入数阵列尺寸相同的长度。 - axis：int or tuple of int, optional
作用于滑动窗口的一个或多个轴。默认情况下，滑动窗口应用于所有轴，window_shape[i]将指x的i轴。如果axis是int的元组，那么window_shape[i]将指x的i轴。单整数i被视为元组（i，）。 - subok：bool, optional
如果为 True，子类将传递，否则返回的阵列将被迫为基本级数组（默认值）。 - writeable：bool, optional
当True时，允许写回视图。默认值是False的，因为应该谨慎使用：返回的视图多次包含相同的内存位置，因此写到一个位置会导致其他位置更改。 - Returns：viewndarray
滑动阵列的窗口视图。滑动窗口尺寸在末端插入，原始尺寸根据滑动窗口的大小进行修剪。即，每个条目比相应的窗口大小减少一个。
一个二维滑动窗口的例子：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = np.arange(20).reshape(4,5)
In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [5]: v = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x,(2,3))
In [6]: v
Out[6]:
array([[[[ 0, 1, 2],
[ 5, 6, 7]],
[[ 1, 2, 3],
[ 6, 7, 8]],
[[ 2, 3, 4],
[ 7, 8, 9]]],
[[[ 5, 6, 7],
[10, 11, 12]],
[[ 6, 7, 8],
[11, 12, 13]],
[[ 7, 8, 9],
[12, 13, 14]]],
[[[10, 11, 12],
[15, 16, 17]],
[[11, 12, 13],
[16, 17, 18]],
[[12, 13, 14],
[17, 18, 19]]]])
Original: https://blog.csdn.net/qq_28368377/article/details/117800438
Author: 陨星落云
Title: numpy中的滑动窗口函数
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