我想对 NumPy nxn 数组进行切片。我想提取该数组的 m 行和列的 任意 选择(即行/列数中没有任何模式)，使其成为一个新的 mxm 数组。对于这个例子，假设数组是 4x4，我想从中提取一个 2x2 数组。
这是我们的数组:
from numpy import *
x = range(16)
x = reshape(x,(4,4))
print x
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
要删除的行和列是相同的。最简单的情况是当我想提取一个位于开头或结尾的 2x2 子矩阵时，即:
In [33]: x[0:2,0:2]
Out[33]:
array([[0, 1],
[4, 5]])
In [34]: x[2:,2:]
Out[34]:
array([[10, 11],
[14, 15]])
但是，如果我需要删除另一种混合行/列怎么办？如果我需要删除第一行和第三行/行，从而提取子矩阵 [[5,7],[13,15]] 怎么办？行/行可以有任何组合。我在某处读到，我只需要使用数组/行和列的索引列表来索引我的数组，但这似乎不起作用:
In [35]: x[[1,3],[1,3]]
Out[35]: array([ 5, 15])
我找到了一种方法，就是:
In [61]: x[[1,3]][:,[1,3]]
Out[61]:
array([[ 5, 7],
[13, 15]])
第一个问题是它很难阅读，尽管我可以忍受。如果有人有更好的解决方案，我当然想听听。
另一件事是我读了on a forum使用数组索引数组会强制 NumPy 制作所需数组的副本，因此在处理大型数组时，这可能会成为一个问题。为什么会这样/这种机制是如何工作的？
最佳答案
要回答这个问题，我们必须看看在 Numpy 中索引多维数组是如何工作的。我们首先假设您的问题中有数组 x 。分配给 x 的缓冲区将包含 16 个从 0 到 15 的升序整数。如果您访问一个元素，例如 x[i,j]，NumPy 必须计算出内存此元素相对于缓冲区开头的位置。这是通过实际计算 i*x.shape[1]+j 来完成的(并乘以 int 的大小以获得实际的内存偏移量)。
如果您通过 y = x[0:2,0:2] 等基本切片提取子数组，则生成的对象将与 x 共享底层缓冲区。但是如果你访问 y[i,j] 会发生什么？ NumPy 不能使用 i*y.shape[1]+j 计算到数组中的偏移量，因为属于 y 的数据在内存中不是连续的。
NumPy 通过引入 strides 解决了这个问题。在计算访问x[i,j]的内存偏移量时，实际计算的是i*x.strides[0]+j*x.strides[1] (这已经包括了 int 大小的因素):
x.strides
(16, 4)
当 y 像上面那样被提取时，NumPy 不会创建一个新的缓冲区，但它确实创建一个引用相同缓冲区的新数组对象(否则 y 将等于 x。)新的数组对象将具有与 x 不同的形状，并且可能具有不同的缓冲区起始偏移量，但将共享x 的进步(至少在这种情况下):
y.shape
(2,2)
y.strides
(16, 4)
这样，计算 y[i,j] 的内存偏移量将产生正确的结果。
但是对于像 z=x[[1,3]] 这样的东西，NumPy 应该怎么做呢？如果原始缓冲区用于 z，则 strides 机制将不允许正确索引。 NumPy 理论上可以添加一些比 strides 更复杂的机制，但这会使元素访问相对昂贵，以某种方式违背了数组的整体理念。此外， View 不再是一个真正轻量级的对象。
这在 the NumPy documentation on indexing 中有详细介绍.
哦，差点忘了您的实际问题:以下是如何使具有多个列表的索引按预期工作:
x[[[1],[3]],[1,3]]
这是因为索引数组是 broadcasted到一个共同的形状。 当然，对于这个特定的示例，您也可以使用基本切片:
x[1::2, 1::2]
关于python - NumPy 2d 数组的切片，或者如何从 nxn 数组 (n>m) 中提取 mxm 子矩阵？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4257394/
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