通过2D阵列作为指数范围上的1D数组上的Numpy视图

Question

我有一个2D数组，该数组描述了1D数组的索引范围，例如

z = np.array([[0,4],[4,9]])

1D数组

a = np.array([1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1])

我想在1D数组上具有Z定义的索引范围的视图。因此，仅对于第一个范围

 a[z[0][0]:z[0][1]]

如何获得所有范围？是否可以使用由z形式定义的不等长度使用为_STRED？我想避免复制数据，实际上我只需要在A上进行其他视图以进行进一步计算。

Answer 1

In [66]: a = np.array([1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1])
In [67]: z = np.array([[0,4],[4,9]])

因此，从z的行生成切片，我们得到2个数组：

In [68]: [a[x[0]:x[1]] for x in z]
Out[68]: [array([1, 1, 1, 1]), array([0, 0, 0, 0, 0])]

单独的这些数组是视图。但是在一起，它们不是一个阵列。长度差异，因此它们不能将vstacked分为（2，？）数组。它们可以是hstacked，但这不会是视图。

np.array_split的计算核心是：

sub_arys = []
sary = _nx.swapaxes(ary, axis, 0)
for i in range(Nsections):
    st = div_points[i]
    end = div_points[i + 1]
    sub_arys.append(_nx.swapaxes(sary[st:end], axis, 0))

忽略swapaxes位，这与我的列表理解一样。

Answer 2

for x, y in z:
    array_view = a[x:y]
    # do something with array_view