向量化索引/切块numpy/scipy？

我有一个数组A，和我有切片指数（S，T）的列表，让我们称这个列表L.向量化索引/切块numpy/scipy？

我想找到A的85个百分位数[S1：T1]，A [S2 ：t2] ...

有没有办法在numpy中矢量化这些操作？

ans = [] 
for (s,t) in L: 
    ans.append(numpy.percentile(A[s:t], 85));

看起来很麻烦。

非常感谢！

PS：可以安全地假设s1 < s2 .... t1 < t2 .....这实际上只是一个滑动窗口百分点问题。

2011-07-29 CodeNoob

“A”的形状是什么？如果它是（n，），那么对于所有的'k'，'t_k-s_k'是不变的？即你的滑动窗口是否有恒定的宽度？谢谢 – eat

@eat：不，我的滑动窗口没有固定的宽度，b/c不幸的是采样率不均匀。 A的形状虽然是一个维度。 – CodeNoob

@eat：我也有兴趣知道是否有恒定宽度滑动窗口的向量化算法 – CodeNoob

鉴于您处理的是非均匀间隔（即切片尺寸不一样），否则无法在单个函数调用中使用numpy。

如果这是一个统一的切片大小，那么你可以使用各种技巧，如@eat评论。

但是，列表理解有什么问题？这与你的循环完全相同，但如果这是你所担心的，它看起来更“干净”。

ans = [numpy.percentile(A[s:t], 85) for s,t in L]

2011-07-29 23:02:11

我更担心运行时的性能。 – CodeNoob

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