python – 取消广播Numpy数组

在一个大的代码库中,我使用np.broadcast_to来广播数组(这里只使用简单的例子)：

In [1]: x = np.array([1,2,3])

In [2]: y = np.broadcast_to(x, (2,1,3))

In [3]: y.shape
Out[3]: (2, 1, 3)

在代码的其他地方,我使用的第三方函数可以在Numpy数组上以矢量化方式运行,但这不是ufunc.这些函数不理解广播,这意味着在像y这样的数组上调用这样的函数是低效的.诸如Numpy的矢量化之类的解决方案也不好,因为虽然他们理解广播,但他们在数组元素上引入了一个for循环,这样效率非常低.

理想情况下,我希望能够做的是有一个功能,我们可以调用它,例如unbroadcast,返回一个具有最小形状的数组,如果需要,可以将其广播回完整大小.例如：

In [4]: z = unbroadcast(y)

In [5]: z.shape
Out[5]: (1, 1, 3)

然后我可以在z上运行第三方函数,然后将结果广播回y.shape.

有没有办法实现依赖于Numpy的公共API的unbroadcast？如果没有,是否有任何黑客可以产生预期的结果？

解决方法:

这可能相当于您自己的解决方案,只是内置一点.它在numpy.lib.stride_tricks中使用as_strided：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

x = np.arange(16).reshape(2,1,8,1)  # shape (2,1,8,1)
y = np.broadcast_to(x,(2,3,8,5))    # shape (2,3,8,5) broadcast

def unbroadcast(arr):
    #determine unbroadcast shape
    newshape = np.where(np.array(arr.strides) == 0,1,arr.shape) # [2,1,8,1], thanks to @Divakar
    return as_strided(arr,shape=newshape)    # strides are automatically set here

z = unbroadcast(x)
np.all(z==x)  # is True

请注意,在我的原始答案中,我没有定义函数,并且生成的z数组具有(64,0,8,0)作为步幅,而输入具有(64,64,8,8).在当前版本中,返回的z数组与x具有相同的步幅,我想传递并返回数组会强制创建副本.无论如何,我们总是可以在as_strided中手动设置步幅,以便在所有情况下获得相同的数组,但在上面的设置中似乎没有必要.

标签：python,arrays,numpy,numpy-broadcasting
来源： https://codeday.me/bug/20190611/1218484.html