Python 从对称numpy矩阵中删除所有零行和零列

我有一个对称矩阵：

>X=np.数组（[[2,0,1,0]，[0,0,0,0]，[1,0,1,0]，[0,0,0]）
数组（[[2,0,1,0]，
[0, 0, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0]])

删除全部为零的行和列的最简洁的方法是什么？这样我就可以：

数组（[[2,1]，
[1, 1]])

这项作业有没有一个术语，或者是一艘班轮

我尝试了以下方法，但无效：

mask = np.all(X == 0, axis=1)
X[not(mask),not(mask)]
>>> Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

mask=np.all（X==0，轴=1）
X[非（面具），非（面具）]
>>>回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

这似乎可行，但似乎很愚蠢：

>>> mask = np.all(X == 0, axis=1)
>>> X = X[~mask, :]
>>> X = X[:, ~mask]
>>> X
array([[2, 1],
       [1, 1]])

---

这似乎可行，但似乎很愚蠢：

>>> mask = np.all(X == 0, axis=1)
>>> X = X[~mask, :]
>>> X = X[:, ~mask]
>>> X
array([[2, 1],
       [1, 1]])

---

你看过什么

np.all

返回的吗？它是一个数组，所以不能简单地“不”它。相反，你可以尝试

np.any

（'notall=any'-好的老德摩根）：

mask=np.any（X，轴=1）

然后你可以像这样得到你的“过滤”X：

X[mask][：，mask]

---

请注意，一旦执行此操作，可能会导致新的零填充行和列，因此您可能希望重复此操作几次。

是否查看了

np.all

返回的内容？它是一个数组，所以不能简单地“不”它。相反，你可以尝试

np.any

（'notall=any'-好的老德摩根）：

mask=np.any（X，轴=1）

然后你可以像这样得到你的“过滤”X：

X[mask][：，mask]

请注意，一旦执行此操作，可能会导致新的零填充行和列，因此您可能希望将此操作重复几次