Python 3.x 如何使用单个索引和一系列索引从numpy数组中删除行

想象一下，我有一个2D NumPy数组X，有100列和100行。那么，如何使用索引提取以下行和列

rows= 1, 5, 15, 16 to 35, 45, 55 to 75
columns = 1, 2, 10 to 30, 42, 50

我知道在MATLAB中，我们可以使用

X([1,5,15,16:35,45,55:75],[1,2,10:30,42,50]). 

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我们如何在Python中做到这一点？

您可以使用

np.r\

：

rows = np.r_[1, 5, 15, 16:35, 45, 55:75]
cols = np.r_[1, 2, 10:30, 42, 50]

X[rows,cols]

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注意，在Python中，

16:35

通常不包括

35

。如果还需要行

35

，您可能需要执行

16:36

。

MATLAB是否提供了一个值块？一组行和一组列

numpy

处理块与

sub2ind

的情况不同。是的，正如我在问题中提到的，我们可以使用X（[idxR]，[idxC]），从MATLAB中的数组X中同时提取一组行（比如索引，idxR）和一组列（idxC）。使用

np.ix(列表1，列表2）

查看为块编制索引所需的数组类型。要理解

numpy中的
arr[idx1，idx2]
，您必须了解
idx1
如何使用
idx2
进行广播。这些规则与添加两个数组时使用的规则相同。