对齐 numpy 切片以获得行之间的最小距离

Question

我有一个数组a ，其中包含r数据行和c列：

a = np.array([
[1,2,1,2,3,4,5,6,7],
[3,1,2,3,4,5,1,2,6],
[0,4,2,1,2,3,4,5,1],
[1,2,3,3,5,1,2,3,4],
[1,1,1,2,2,4,5,1,2]
])

我有兴趣将a的切片与形状（ r ， s ）与s < c 对齐，以使行之间的偏差最小化。

例如，如果我选择s = 5：

将是理想的解决方案。 本质上，每行的起始索引都会移动，以最小化行之间的差异。

我目前的方法是遍历每一行（从 1 开始），并将距离与将一个索引向左移动到它之前的行以及向右移动的行进行比较。 如果距离小于没有任何移动的距离，我进入一个 while 循环并继续向给定方向移动，直到距离停止减小。 当移位超出数组的边界时，我用-1s 填充它。 它速度慢、效率低，并且充斥着不切实际的案例。

有没有更好/更简单的方法来实现这一点？