NumPy的提取小矩阵

Question

我在numpy相当新的，我有一个很难理解如何从np.array提取与定义的列和行的子矩阵：

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

如果我想提取列/第0行和第3行，我应该有：

[[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。有任何想法吗？

Answer 1

给np.ix_一试：

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

这将返回您期望的结果：

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

一种解决方案是指数切片/迈进的行/列。在这里你是提取第一每三列/行到最后一列的例子（即第一和第四列）

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]]) 

这给了你，你要找的输出。

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

Answer 3

首先，您的Y只有4列和行，所以没有col4或row4，至多col3或row3。

要获得0,3的cols：Y[[0,3],:] 要得到0,3行：Y[:,[0,3]]

因此，要获得您所请求的数组：Y[[0,3],:][:,[0,3]]

需要注意的是，如果你只是Y[[0,3],[0,3]]它相当于[Y[0,0], Y[3,3]]和结果将是两个要素：array([ 0, 15])

Answer 4

你也可以做到这一点使用：

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

这相当于做这个使用索引阵列：

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

为了使广播工作根据需要，你需要你的索引阵列的非单维度与你进行索引轴线对齐，例如对于n×m个二维子阵列：

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

这并不创建中间阵列，不象CT诸的回答，它创建中间阵列Y[(0,3),:]，然后进入它的索引。

Answer 5

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

是最短和最合适的修复方法。