Numpy提取子矩阵

Question

我很新,numpy我很难理解如何从np.array定义的列和行的子矩阵中提取:

Y = np.arange(16).reshape(4,4)

如果我想提取列/行0和3,我应该:

[[0 3]
 [12 15]]

我尝试了所有重塑功能......但无法弄清楚如何做到这一点.有任何想法吗？

Answer 1

给 np.ix_一试:

Y[np.ix_([0,3],[0,3])]

这将返回您想要的结果:

In [25]: Y = np.arange(16).reshape(4,4)
In [26]: Y[np.ix_([0,3],[0,3])]
Out[26]:
array([[ 0,  3],
       [12, 15]])

Answer 2

一种解决方案是通过切片/跨步来索引行/列.这是一个示例,您从第一列到最后一列(即第一列和第四列)中提取每第三列/行

In [1]: import numpy as np
In [2]: Y = np.arange(16).reshape(4, 4)
In [3]: Y[0:4:3, 0:4:3]
Out[1]: array([[ 0,  3],
               [12, 15]])

这为您提供了所需的输出.

有关详细信息,请查看有关索引的此页面NumPy.

Answer 3

print y[0:4:3,0:4:3]

是最短和最合适的修复.

Answer 4

首先,你Y只有4个col和row,所以没有col4或row4,最多col3或row3.

获得0,3个cols:Y[[0,3],:] 获得0,3行:Y[:,[0,3]]

所以要获得你要求的数组: Y[[0,3],:][:,[0,3]]

请注意,如果你只是Y[[0,3],[0,3]]等价,[Y[0,0], Y[3,3]]结果将是两个元素:array([ 0, 15])

Answer 5

你也可以这样做:

Y[[[0],[3]],[0,3]]

这相当于使用索引数组执行此操作:

idx = np.array((0,3)).reshape(2,1)
Y[idx,idx.T]

要使广播按需工作,您需要将索引数组的非单一维度与要索引的轴对齐,例如对于nxm 2D子阵列:

Y[<n x 1 array>,<1 x m array>]

这不会创建一个中间数组,这与CT Zhu的答案不同,后者创建了中间数组Y[(0,3),:],然后将其编入索引.