在numpy中减少稀疏矩阵

似乎我在这里遗漏了一些非常基本的东西。 我有一个很大的方阵，大部分是零。我想要的是将其简化为一个矩阵，该矩阵包含具有非零项的所有行和列。 例如：

1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 0 0
1 1 0 1

应减少到：

1 1 1
1 1 1
1 1 1

---

有没有快速的方法可以做到这一点？

像这样的方法怎么样：

>>> arr
array([[ 1.,  1.,  0.,  1.],
       [ 1.,  1.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.,  1.]])

>>> mask = (arr==0)

arr = arr[~np.all(mask,axis=0)]
arr = arr[:,~np.all(mask,axis=1)]
>>> arr
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])

---

有一些非零和一些零条目的行/列呢？保留它们？是的，如果有任何非零元素，则应保留它们。我在考虑按顺序在不同的轴上切片。首先是全零的行，然后是全零的列。这正是我所需要的。不过有两个问题。首先，为什么

mask=（arr！=0）

不起作用（使用

np.all

vs

~np.all

）。其次，神秘的

~

是关于什么的？@Manbroski

~

是指向位NOT运算符的快捷方式，请参见。我会玩

np.所有的

和不同的掩码，看看我为什么按原样写这个操作，我不确定我能把它简明扼要地用文字表达出来。搜索特殊字符有点困难，这就是为什么我对它的用法的语义感到困惑。非常感谢。