如何在numpy中选择双数组的特定行和列以形成子矩阵？

假设我有一个列表的基本列表：

import numpy as np
ab=np.array([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[3,4,5,3,6]])

现在假设我想要子矩阵，前两行，第1列和第3列，我会这样做

print(ab[0:2,[1,3]])

现在，如果我想要第0行和第2行以及第1列和第3列，我会尝试：

print(ab[np.array([0,2]),np.array([1,3])])

但我得到：

[3 6]

这是条目的明智搜索，而不是行和列的明智子矩阵

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如何操作？

当您选择具有两个可广播索引数组的子数组时，如

array[arr\u 1，arr2]

，它将

arr\u 1

的每个元素与

arr\u 2

匹配，并选择

array

的相应元素。如果您希望选择

arr\u 1

中的所有行和

arr\u 2

中的所有列，最优雅的方法是使用

np.ix

。守则是：

ab[np.ix_(np.array([0,2]),np.array([1,3]))]

输出：

[[2 4]
 [4 3]]

关于

np.ix\uuu

：From:此函数接受N个一维序列，并返回N个输出，每个输出有N个维度，这样形状在除一维外的所有维度中都是1，具有非单位形状值的维度在所有N个维度中循环。

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这意味着您可以将其扩展到任何维度数组。对于N维的

数组

，调用

np.ix(arr_1，arr_2，…，arr_N）

将创建N个索引数组，每个索引数组将在

数组

中的所有

arr_i

行中循环，在使用静态步骤选择行/列的情况下，您可以执行以下操作，

print（ab[0:3:2，1:4:2]）