如何在numpy中创建子矩阵

Question

我有一个二维NxM numpy数组:

a = np.ndarray((N,M), dtype=np.float32)

我想做一个子矩阵与选定的列和矩阵的数量。对于每一个维度，我都有一个二进制向量，或者一个指标向量作为输入。我怎样才能最有效地做到这一点?

例子

a = array([[ 0,  1,  2,  3],
   [ 4,  5,  6,  7],
   [ 8,  9, 10, 11]])
cols = [True, False, True]
rows = [False, False, True, True]
cols_i = [0,2]
rows_i = [2,3]
result = wanted_function(a, cols, rows) or wanted_function_i(a, cols_i, rows_i)
result = array([[2,  3],
   [ 10, 11]])

Answer 1

在numpy中有几种获取子矩阵的方法:

In [35]: ri = [0,2]
    ...: ci = [2,3]
    ...: a[np.reshape(ri, (-1, 1)), ci]
Out[35]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])
In [36]: a[np.ix_(ri, ci)]
Out[36]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])
In [37]: s=a[np.ix_(ri, ci)]
In [38]: np.may_share_memory(a, s)
Out[38]: False

请注意，您得到的子矩阵是一个新的副本，而不是原始矩阵的视图。

Answer 2

您只需要使cols和rows为numpy数组，然后您可以使用[]作为:

import numpy as np
a = np.array([[ 0,  1,  2,  3],
   [ 4,  5,  6,  7],
   [ 8,  9, 10, 11]])
cols = np.array([True, False, True])
rows = np.array([False, False, True, True])
result = a[cols][:,rows]

print(result) 
print(type(result))
# [[ 2  3]
# [10 11]]
# <class 'numpy.ndarray'>