numpy子網格笛卡爾積

Question

所以我有兩個（或更多）向量a和b的笛卡爾積c。我想從c獲得[:: i]和b [:: j]的笛卡爾積。

這意味着新的笛卡爾產品將跳過每個第i個項目和每個第j個b項目。

例如

veclens = (3,6) 

# <code that generates cross product c here> (I have that). 
# result: 
c = array([ 
[0,0], 
[0,1], 
[0,2], 
[0,3], 
[0,4], 
[0,5], 
[1,0], 
[1,1], 
[1,2], 
[1,3], 
[1,4], 
[1,5], 
[2,0], 
[2,1], 
[2,2], 
[2,3], 
[2,4], 
[2,5]]) 

print c.shape 
(18, 2) 

samples = (2,2) # so we want every 2nd item a, and every 2nd in b 

# this is the function I would like: 
d = get_subarray(c, samples, veclens) 

# and now d is something like 
array([ 
[0,0], 
[0,2], 
[0,4], 
[2,0], 
[2,2], 
[2,4]]) 

不知道如何寫get_subarray而不計算從頭數組c（這是昂貴的，因爲它實際上是在a的交叉積評價函數和b）。當然，有一些索引技巧？

我正在尋找類似以下的東西，但更一般，更優雅，更快。

def get_subarray(c, samples, veclens): 
    indexes = [] 
    for i in range(0, veclens[0], samples[0]): 
     for j in range(0, veclens[1], samples[1]): 
      indexes.append(i * veclens[1] + j) 
    return c[indexes] 

Answer 1

這裏使用ix_一個通用的解決方案：

def get_subarray(c, samples, veclens): 
    n = len(veclens) 
    d = c.reshape(veclens+[n]) 
    i = numpy.ix_(*[range(0, l, s) for l,s in zip(veclens,samples)] 
    return d[i].reshape((-1,n)