如何将数组拆分为小块，并重新将它们连接回来

Question

我是python的新手。我需要更新2D阵列中的数据，首先将数组分割成小块，这样每个位置的数字就会乘以某个值。例如，原始阵列将类似于：

[[a1, b1, c1, d1,   ......]
[a2, b2, c2, d2,   ......]
[a3, b3, c3, d3,   ......]
[a4, b4, c4, d4,   ......]
[...........................]])

然后拆分为2x2数组，并将每个数组与不同值的相乘

[[a1(2), b1(3)]
[a2(4), b2(5)])

然后重新加入

[[a1(2), b1(3), c1(2), d1(3),   ......]
[a2(4), b2(5), c2(4), d2(5),   ......]
[a3(2), b3(3), c3(2), d3(3),   ......]
[a4(4), b4(5), c4(4), d4(5),   ......]
[...........................]])

在python中有办法做到这一点吗？非常感谢。

Answer 1

使用NumPy(尤其是numpy.pad()(作为：

import numpy as np
a = np.arange(30).reshape(6, 5)
print(a)
# [[ 0  1  2  3  4]
#  [ 5  6  7  8  9]
#  [10 11 12 13 14]
#  [15 16 17 18 19]
#  [20 21 22 23 24]
#  [25 26 27 28 29]]
b = np.array([[0, 1],
[2, 3]])
print(b)
# [[0 1]
#  [2 3]]
new_a = a*np.pad(b, ((0, a.shape[0]-b.shape[0]), (0, a.shape[1]-b.shape[1])), mode = 'wrap')
print(new_a)
# [[ 0  1  0  3  0]
#  [10 18 14 24 18]
#  [ 0 11  0 13  0]
#  [30 48 34 54 38]
#  [ 0 21  0 23  0]
#  [50 78 54 84 58]]

如果您的数组不是NumPy数组，则使用将其转换为NumPy

import numpy as np
numpy_array = np.array(not_numpy_array)