NumPy 1.14 - numpy.lib.stride_tricks.as_strided()

numpy.lib.stride_tricks.as_strided




numpy

numpy.lib.stride_tricks.as_strided

numpy.lib.stride_tricks.as_strided(x, shape=None, strides=None, subok=False, writeable=True) [source]

दिए गए आकार और प्रगति के साथ सरणी में एक दृश्य बनाएं।

चेतावनी

इस फ़ंक्शन का उपयोग अत्यधिक देखभाल के साथ किया जाना है, नोट्स देखें।

पैरामीटर:

x : ndarray

नया बनाने के लिए सरणी।

आकार : अनुक्रम, वैकल्पिक

नए सरणी का आकार। x.shape लिए डिफ़ॉल्ट।

स्ट्राइड्स : सीक्वेंस ऑफ़ इंट, ऑप्शनल

नए ऐरे के तार। x.strides लिए डिफ़ॉल्ट।

सबोक : बूल, वैकल्पिक

संस्करण 1.10 में नया।

यदि सही है, उपवर्ग संरक्षित हैं।

लेखन योग्य : बूल, वैकल्पिक

संस्करण १.१२ में नया।

यदि गलत पर सेट किया गया है, तो लौटा हुआ सरणी हमेशा आसानी से पढ़ा जाएगा। यदि मूल सरणी थी, तो यह उपयुक्त होगा। यदि संभव हो तो इसे गलत पर सेट करना उचित है (नोट्स देखें)।

यह दिखाता है:

दृश्य : ndarray

यह भी देखें

broadcast_to
किसी दिए गए आकार में एक सरणी प्रसारित करें।
reshape
एक सरणी को फिर से खोलें।

टिप्पणियाँ

as_strided सटीक as_strided और शेप को दिए गए व्यू में as_strided बनाता है। इसका मतलब यह है कि यह ndarray की आंतरिक डेटा संरचना में हेरफेर करता है और, यदि गलत तरीके से किया जाता है, तो सरणी तत्व अमान्य मेमोरी को इंगित कर सकते हैं और आपके प्रोग्राम को दूषित या क्रैश कर सकते हैं। जब एक सन्निहित मेमोरी लेआउट पर निर्भरता से बचने के लिए नए x.strides गणना करते समय हमेशा मूल x.strides उपयोग करना उचित होता है।

इसके अलावा, इस फ़ंक्शन के साथ बनाए गए सरणियों में अक्सर आत्म अतिव्यापी मेमोरी होती है, ताकि दो तत्व समान हों। इस तरह के सरणियों पर सदिशीकृत लेखन संचालन आमतौर पर अप्रत्याशित होगा। वे छोटे, बड़े, या ट्रांसपोज़ किए गए सरणियों के लिए अलग-अलग परिणाम भी दे सकते हैं। चूंकि इन सरणियों को लिखने का परीक्षण और बड़ी सावधानी से किया जाना है, आप आकस्मिक लेखन कार्यों से बचने के लिए लेखन writeable=False का उपयोग करना चाह सकते हैं।

इन कारणों से जब संभव हो तो as_strided से बचने की सलाह दी जाती है।