从numpy数组等间距定长采样

问题背景

如果给定一个大长度的数组，要从中固定长度的抽样，例如，如何从长度为780的数组中，均匀的抽取100条数据出来？本文通过一个简单的案例给出方案。
代码实现

这里我们采取的方案，是使用linspace生成等间隔的定长索引数组，然后直接用该数组对原始的数据进行索引即可：

1. In [1]: import numpy as np
3. In [2]: a = np.arange(780)
5. In [3]: indices = np.linspace(0, a.shape[0]-1, 100, dtype=int)
7. In [4]: b = a[indices]
9. In [5]: b
10. Out[5]:
11. array([  0,   7,  15,  23,  31,  39,  47,  55,  62,  70,  78,  86,  94,
12.        102, 110, 118, 125, 133, 141, 149, 157, 165, 173, 180, 188, 196,
13.        204, 212, 220, 228, 236, 243, 251, 259, 267, 275, 283, 291, 299,
14.        306, 314, 322, 330, 338, 346, 354, 361, 369, 377, 385, 393, 401,
15.        409, 417, 424, 432, 440, 448, 456, 464, 472, 479, 487, 495, 503,
16.        511, 519, 527, 535, 542, 550, 558, 566, 574, 582, 590, 598, 605,
17.        613, 621, 629, 637, 645, 653, 660, 668, 676, 684, 692, 700, 708,
18.        716, 723, 731, 739, 747, 755, 763, 771, 779])

复制代码

这样就得到了一个等间距固定长度的抽样数据结果。
总结概要

本文通过具体代码实现，介绍了一种在Python中，使用numpy对原始数据进行固定长度的等间距抽样方法。
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作者ID：DechinPhy
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