python - 获取满足特定形状和步幅约束的 ndarray View

Question

如果我有一个 numpy ndarray，例如 A，其数据缓冲区是 C 连续的。现在我想获得这个矩阵的 View ，具有已知的偏移量、形状和步幅，我该怎么做？

例如，如果我有:

import numpy
A = numpy.zeros((100, 100))

假设我想得到一个矩阵B，它是A的 View ，其相对于A的偏移量是880字节，对于形状 (10, 20) 和步幅 (8, 800)，我可以执行以下操作:

B = A[1:21, 10:20].T

有没有一种方法可以在一般情况下获得这样的 View 矩阵？我想有三种可能的方法，其中任何一种都对我有好处:

1. 提出像上面这样的一系列变换来构造 View 矩阵B的一般过程？
2. 使用手动指定的起始地址、偏移量、形状和步幅构造一个 ndarray？
3. 我在 C++ 中有上述四个东西，所以我也可以调用 Python C API 来构造这样的 ndarray。

顺便说一句，我还想知道B的哪个属性记录了它相对于A的起始地址的偏移量？

Answer 1

如果您想完全控制一切，可以使用np.ndarray直接构造函数，并执行以下操作:

B = np.ndarray(shape=(10, 20), dtype=A.dtype, buffer=A, offset=880,
               strides=(8, 800))