Python 是否有一种SciPy方法可以自动拍摄图像，即。E从2d“numpy.ndarray”修剪零？

对于1d

numpy.ndarray

。可以使用

numpy

或

scipy

中的哪种方法修剪二维阵列的零

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[0, 0, 0, 0], [4, 1, 2, 0], [0, 3, 6, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]])
>>> a
array([[0, 0, 0, 0],
       [4, 1, 2, 0],
       [0, 3, 6, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]])

我希望得到的结果是：

array([[4, 1, 2],
       [0, 3, 6]])

---

您可以使用一些

numpy

方法尝试列表理解：

>>> np.array([sub[~(sub == 0)].tolist() for sub in a if sub[sub != 0].tolist()])
array([[4, 1, 2], [3, 6]], dtype=object)
>>> 

---

我将搜索最左边、最右边、最上面和最下面的非零的位置，然后按照以下方式切片该数组：

import numpy as np
a = np.array([[0, 0, 0, 0], [4, 1, 2, 0], [0, 3, 6, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]])
nzero = np.nonzero(a)
top,bottom = np.min(nzero[0]),np.max(nzero[1])
left,right = np.min(nzero[1]),np.max(nzero[1])
out = a[top:bottom+1,left:right+1] # +1 as second argument is exclusive
print(out)

输出：

[[4 1 2]
 [0 3 6]]

---

请注意，通过添加

最近的

和

最远的

，这种方法也可以很容易地应用于3D阵列，它们分别是

nzero[2]

的

np.min和
np.max
，如果第二列都是零呢？
a=np.transpose（a[np.sum（a，1）==0]）
两次