Numpy 如何高效地删除数组中的部分

我正在写一个numpy/cython程序来计算小矩阵的子矩阵（很多）

我当前的函数如下所示（计算mat wrt.到第二行，col jj的次调）：

经过一点基准测试，生产线

cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim = 2] rM = (mat[rows])[:,col]

这相当耗时。有没有更好的方法从二维数组中删除一行和一列

你的

---

cp3028

看起来您正在从

（mat[rows]）[：，col]

复制内存，分配和复制是一个缓慢的过程。不可能简单地在

mat

的块上调用

np.linalg.deg

，而不是复制它并计算副本上的行列式吗？

看起来像是从

（mat[行][：，col]

复制内存，分配和复制是一个缓慢的过程。是否不可能在

mat

的块上简单地调用

np.linalg.deg

，不复制它并计算副本上的行列式？

你可能不会从cython那里得到太多的加速，因为你严重依赖C-API调用，而且你没有键入

行

或

列

。如果您从一开始就知道

mat

的大小，那么您可能能够对行列式和构建

rM

进行硬编码。由于您严重依赖C-API调用，并且没有键入

行

或

列

，因此cython的速度可能不会太快。如果您从一开始就知道

mat

的大小，则可以对行列式和建筑

rM

进行硬编码。

cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim = 2] rM = (mat[rows])[:,col]