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：

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.arange(780)

In [3]: indices = np.linspace(0, a.shape[0]-1, 100, dtype=int)

In [4]: b = a[indices]

In [5]: b
Out[5]:
array([  0,   7,  15,  23,  31,  39,  47,  55,  62,  70,  78,  86,  94,
       102, 110, 118, 125, 133, 141, 149, 157, 165, 173, 180, 188, 196,
       204, 212, 220, 228, 236, 243, 251, 259, 267, 275, 283, 291, 299,
       306, 314, 322, 330, 338, 346, 354, 361, 369, 377, 385, 393, 401,
       409, 417, 424, 432, 440, 448, 456, 464, 472, 479, 487, 495, 503,
       511, 519, 527, 535, 542, 550, 558, 566, 574, 582, 590, 598, 605,
       613, 621, 629, 637, 645, 653, 660, 668, 676, 684, 692, 700, 708,
       716, 723, 731, 739, 747, 755, 763, 771, 779])

这样就得到了一个等间距固定长度的抽样数据结果。