Numpy 提取子矩阵答案

【问题标题】：Numpy extract submatrixNumpy 提取子矩阵
【发布时间】：2013-10-10 06:55:19
【问题描述】：

我是numpy 的新手，我很难理解如何从np.array 中提取具有已定义列和行的子矩阵：

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

如果我想提取第 0 和第 3 列/行，我应该：

[[0 3]
 [12 15]]

我尝试了所有的重塑功能...但无法弄清楚如何做到这一点。有什么想法吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

试试np.ix_：

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]])

【讨论】：

【解决方案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）每隔三列/行提取一次

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]])

这将为您提供您正在寻找的输出。

欲了解更多信息，请查看this page on indexing in NumPy。

【讨论】：

【解决方案3】：

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

是最短且最合适的修复方法。

【讨论】：

【解决方案4】：

首先，你的Y只有4个col和rows，所以没有col4或row4，最多col3或row3。

要获得 0、3 列：Y[[0,3],:] 获取 0、3 行：Y[:,[0,3]]

所以要得到你请求的数组：Y[[0,3],:][:,[0,3]]

请注意，如果您只是Y[[0,3],[0,3]]，则它等同于[Y[0,0], Y[3,3]]，结果将包含两个元素：array([ 0, 15])

【讨论】：

【解决方案5】：

您也可以使用：

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

这相当于使用索引数组：

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

要使广播按需要工作，您需要索引数组的非单一维度与您要索引到的轴对齐，例如对于一个 n x m 2D 子数组：

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

这不会创建中间数组，不像 CT Zhu 的答案，它创建中间数组 Y[(0,3),:]，然后索引到它。

【讨论】：

【解决方案6】：

这也可以通过切片来完成：Y[[0,3],:][:,[0,3]]。更优雅的是，可以通过给定的行、列、页面等索引集对数组进行切片（甚至重新排序）：

r=np.array([0,3])
c=np.array([0,3])
print(Y[r,:][:,c]) #>>[[ 0  3][12 15]]

重新排序试试这个：

r=np.array([0,3])
c=np.array([3,0])
print(Y[r,:][:,c])#>>[[ 3  0][15 12]]

【讨论】：