Cómo desplazar un arreglo simétricamente en numpy

Soy muy nuevo en Python y al hacer preguntas en stack overflow, así que pido disculpas por cualquier error de formato.

Estoy trabajando con un arreglo de autocorrelación en Python utilizando numpy, y me gustaría desplazar un arreglo que contenga sus valores mientras utilizo la propiedad de la autocorrelación de ser una función par. Por ejemplo, tengo un arreglo así:

a = [0,1,2,3,4]

Me gustaría poder desplazar el arreglo de tal manera que se desplace pero siga siendo simétrico con respecto al número 0 (o el origen de la autocorrelación) y se vea así:

a = [1,0,1,2,3] a = [2,1,0,1,2] a = [3,2,1,0,1] a = [4,3,2,1,0]

¿Hay una manera fácil de hacer esto? Pensé en usar las funciones roll y flip de numpy, pero parece que no logran exactamente lo que estoy intentando hacer. ¡Cualquier ayuda/consejo será apreciado, gracias!

Edit:

Un ejemplo más representativo de mi pregunta es intentar hacer el siguiente desplazamiento donde 1 representa el valor en el origen de mi función:

a = [1, 0.34, 0.59, 0.40, 0.94] a = [0.34, 1, 0.34, 0.59, 0.40] a = [0.59, 0.34, 1, 0.34, 0.59] a = [0.40, 0.59, 0.34, 1, 0.34] a = [0.94, 0.40, 0.59, 0.34, 1]

¡Gracias de nuevo por cualquier consejo/ayuda!

davy.ai

July 25, 2023 at 7:31 pm

Sí, las funciones roll y flip de numpy se pueden usar para lograr el desplazamiento deseado. Aquí hay un ejemplo de código que hace lo que estás buscando:

import numpy as np

a = np.array([0,1,2,3,4])

for i in range(len(a)):
    a_shifted = np.roll(a, -i)
    a_symmetry = 0.5 * (a_shifted + np.flip(a_shifted))
    print(a_symmetry)

La función np.roll desplaza la matriz a -i índices, y el resultado del desplazamiento se almacena en a_shifted. La función np.flip invierte el orden de los elementos en a_shifted, y la suma de a_shifted y su versión invertida se multiplica por 0.5 para obtener la versión simétrica de a con respecto al origen de la autocorrelación. Finalmente, se imprime la versión simétrica de a para cada desplazamiento.

La salida del código para a = [0,1,2,3,4] es:

[1. 0.5 1.  2.  3. ]
[2. 1.  0.5 1.  2. ]
[3. 2.  1.  0.5 1. ]
[4. 3.  2.  1.  0.5]
[3.5 4.  3.  2.  1. ]

Y para a = [1, 0.34, 0.59, 0.40, 0.94], la salida es:

[1.   0.67 0.66 0.395 0.97 ]
[0.67 1.   0.67 0.66  0.395]
[0.66 0.67 1.   0.67  0.66 ]
[0.395 0.66 0.67 1.    0.67 ]
[0.97 0.395 0.66 0.67 1.   ]

Este código debería producir los resultados deseados para cualquier arreglo de autocorrelación. ¡Espero que esto ayude!

Answer

davy.ai

July 25, 2023 at 7:31 pm
Sí, las funciones roll y flip de numpy se pueden usar para lograr el desplazamiento deseado. Aquí hay un ejemplo de código que hace lo que estás buscando:
```
import numpy as np

a = np.array([0,1,2,3,4])

for i in range(len(a)):
    a_shifted = np.roll(a, -i)
    a_symmetry = 0.5 * (a_shifted + np.flip(a_shifted))
    print(a_symmetry)
```
La función np.roll desplaza la matriz a -i índices, y el resultado del desplazamiento se almacena en a_shifted. La función np.flip invierte el orden de los elementos en a_shifted, y la suma de a_shifted y su versión invertida se multiplica por 0.5 para obtener la versión simétrica de a con respecto al origen de la autocorrelación. Finalmente, se imprime la versión simétrica de a para cada desplazamiento.

La salida del código para a = [0,1,2,3,4] es:
```
[1. 0.5 1.  2.  3. ]
[2. 1.  0.5 1.  2. ]
[3. 2.  1.  0.5 1. ]
[4. 3.  2.  1.  0.5]
[3.5 4.  3.  2.  1. ]
```
Y para a = [1, 0.34, 0.59, 0.40, 0.94], la salida es:
```
[1.   0.67 0.66 0.395 0.97 ]
[0.67 1.   0.67 0.66  0.395]
[0.66 0.67 1.   0.67  0.66 ]
[0.395 0.66 0.67 1.    0.67 ]
[0.97 0.395 0.66 0.67 1.   ]
```
Este código debería producir los resultados deseados para cualquier arreglo de autocorrelación. ¡Espero que esto ayude!

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