取消廣播numpy的陣列

在一個大的代碼庫，我使用np.broadcast_to廣播陣列（只是用簡單的例子在這裏）：取消廣播numpy的陣列

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)

其他地方在代碼中，我使用第三方功能，可以運行以Numpy數組的矢量化方式，但不是ufuncs。這些函數不理解廣播，這意味着在像y這樣的數組上調用這樣的函數效率不高。諸如Numpy的vectorize這樣的解決方案不好，因爲雖然他們理解廣播，但是他們在數組元素上引入了一個for循環，這是非常低效的。

理想情況下，我希望能夠做的是有一個函數，我們可以調用例如unbroadcast，它返回一個最小形狀的數組，如果需要可以將其廣播回全尺寸。因此，例如爲：

In [4]: z = unbroadcast(y) 

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

然後我就可以在z運行第三方功能，那麼廣播結果返回給y.shape。

有沒有一種方法可以實現unbroadcast，它依賴於Numpy的公共API？如果沒有，是否有任何黑客可以產生期望的結果？

來源

2016-11-28 astrofrog

「y [None，0]'？ – Divakar

你是什麼意思「最小的形狀」？ 'unbroadcast'返回的N維的最小形狀是不是總是'（1，1，...，1）'（甚至是'（1，）'）？ –

我的意思是最小的形狀，仍然包含所有需要的數據將其廣播回完整陣列。所以在上面的例子中，「z.shape」是「（1,1,3）」而不是「（1,1,1）」。 – astrofrog

這大概相當於自己的解決方案，只有一點點更內置-在。它採用as_strided在numpy.lib.stride_tricks：

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

注意，在我原來的答案，我並沒有定義一個函數，並將得到z陣列有(64,0,8,0)爲strides，而輸入具有(64,64,8,8)。在當前版本中，返回的z數組與x有相同的大小，我猜想傳遞並返回數組強制創建副本。無論如何，我們可以在任何情況下手動設置as_strided以獲得相同的數組，但這在上述設置中似乎不是必需的。

來源

2016-11-28 14:12:16

或'np.where（np.array（y.strides）== 0,1，y.shape）'爲新聞形式？ – Divakar

@Divakar權利，我一直忘記'np.where' :)顯然這是numpy-idiomatic版本，謝謝。 –

我的解決方案非常好的改進 - 謝謝！ – astrofrog

我有一個可能的解決方案，所以會在這裏發佈（但是如果有人有更好的，請隨時回覆！）。一個解決方案是檢查strides說法陣列，這將是0一起廣播尺寸：

def unbroadcast(array): 
    slices = [] 
    for i in range(array.ndim): 
     if array.strides[i] == 0: 
      slices.append(slice(0, 1)) 
     else: 
      slices.append(slice(None)) 
    return array[slices]

這給：

In [14]: unbroadcast(y).shape 
Out[14]: (1, 1, 3)

來源

2016-11-28 13:56:57 astrofrog

取消廣播numpy的陣列

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