取消广播numpy的阵列

在一个大的代码库，我使用np.broadcast_to广播阵列（只是用简单的例子在这里）：取消广播numpy的阵列

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)

其他地方在代码中，我使用第三方功能，可以运行以Numpy数组的矢量化方式，但不是ufuncs。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效率不高。诸如Numpy的vectorize这样的解决方案不好，因为虽然他们理解广播，但是他们在数组元素上引入了一个for循环，这是非常低效的。

理想情况下，我希望能够做的是有一个函数，我们可以调用例如unbroadcast，它返回一个最小形状的数组，如果需要可以将其广播回全尺寸。因此，例如为：

In [4]: z = unbroadcast(y) 

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

然后我就可以在z运行第三方功能，那么广播结果返回给y.shape。

有没有一种方法可以实现unbroadcast，它依赖于Numpy的公共API？如果没有，是否有任何黑客可以产生期望的结果？

来源

2016-11-28 astrofrog

“y [None，0]'？ – Divakar

你是什么意思“最小的形状”？ 'unbroadcast'返回的N维的最小形状是不是总是'（1，1，...，1）'（甚至是'（1，）'）？ –

我的意思是最小的形状，仍然包含所有需要的数据将其广播回完整阵列。所以在上面的例子中，“z.shape”是“（1,1,3）”而不是“（1,1,1）”。 – astrofrog

这大概相当于自己的解决方案，只有一点点更内置-在。它采用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，在我原来的答案，我并没有定义一个函数，并将得到z阵列有(64,0,8,0)为strides，而输入具有(64,64,8,8)。在当前版本中，返回的z数组与x有相同的大小，我猜想传递并返回数组强制创建副本。无论如何，我们可以在任何情况下手动设置as_strided以获得相同的数组，但这在上述设置中似乎不是必需的。

来源

2016-11-28 14:12:16

或'np.where（np.array（y.strides）== 0,1，y.shape）'为新闻形式？ – Divakar

@Divakar权利，我一直忘记'np.where' :)显然这是numpy-idiomatic版本，谢谢。 –

我的解决方案非常好的改进 - 谢谢！ – astrofrog

我有一个可能的解决方案，所以会在这里发布（但是如果有人有更好的，请随时回复！）。一个解决方案是检查strides说法阵列，这将是0一起广播尺寸：

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]

这给：

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

来源

2016-11-28 13:56:57 astrofrog

取消广播numpy的阵列

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