如何使用numpy按不同起始点拆分得到重叠的(2,2)滑动窗口子数组

numpy.split仅支持无重叠的均等拆分，无法满足重叠滑动窗口的需求，你可以用numpy内置的滑动窗口视图工具实现，无额外内存开销，实现代码如下：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

# 定义输入数组
input_arr = np.array([
    [1, 2, 9, 10, 17, 18],
    [3, 4, 11, 12, 19, 20],
    [5, 6, 13, 14, 21, 22],
    [7, 8, 15, 16, 23, 24]
])

# 生成所有尺寸为(2,2)、默认步长为1的滑动窗口
all_windows = sliding_window_view(input_arr, window_shape=(2, 2))
# 行方向按步长2筛选，仅保留每2行作为一组的窗口序列，对应前两行、后两行分别生成结果的要求
target_result = all_windows[::2, :, :, :]

结果验证 #

生成的target_result维度为(2, 5, 2, 2)，其中：

• 第一维2对应两组行数据（前两行、后两行）
• 第二维5对应每组行的5个滑动窗口
• 最后两维对应(2,2)的窗口内容

你需要的前两行生成的窗口序列可通过target_result[0]获取，输出与预期完全一致：

array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4]],

       [[ 2,  9],
        [ 4, 11]],

       [[ 9, 10],
        [11, 12]],

       [[10, 17],
        [12, 19]],

       [[17, 18],
        [19, 20]]])

低版本Numpy兼容方案 #

如果你使用的numpy版本低于1.20.0（无sliding_window_view接口），可以用as_strided实现相同效果：

from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

win_h, win_w = 2, 2
stride_h, stride_w = 2, 1
batch_num = (input_arr.shape[0] - win_h) // stride_h + 1
col_win_num = (input_arr.shape[1] - win_w) // stride_w + 1

target_result = as_strided(
    input_arr,
    shape=(batch_num, col_win_num, win_h, win_w),
    strides=(
        stride_h * input_arr.strides[0],
        stride_w * input_arr.strides[1],
        input_arr.strides[0],
        input_arr.strides[1]
    )
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者binaryBigInt