Python 如何在numpy中创建子矩阵

我有一个二维NxM numpy阵列：

a = np.ndarray((N,M), dtype=np.float32)

我想用选定的列和矩阵数制作一个子矩阵。对于每个维度，我都有一个二进制向量或一个索引向量作为输入。我怎样才能最有效地做到这一点

例子

a = array([[ 0,  1,  2,  3],
   [ 4,  5,  6,  7],
   [ 8,  9, 10, 11]])
cols = [True, False, True]
rows = [False, False, True, True]

cols_i = [0,2]
rows_i = [2,3]

result = wanted_function(a, cols, rows) or wanted_function_i(a, cols_i, rows_i)
result = array([[2,  3],
   [ 10, 11]])

您只需将cols和rows设置为numpy数组，然后就可以将[]用作：

您只需将cols和rows设置为numpy数组，然后就可以将[]用作：

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有几种方法可以在numpy中获取子矩阵：

In [35]: ri = [0,2]
    ...: ci = [2,3]
    ...: a[np.reshape(ri, (-1, 1)), ci]
Out[35]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])

In [36]: a[np.ix_(ri, ci)]
Out[36]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])

In [37]: s=a[np.ix_(ri, ci)]

In [38]: np.may_share_memory(a, s)
Out[38]: False

---

请注意，您获得的子矩阵是一个新副本，而不是原始mat的视图。

在numpy中获取子矩阵有几种方法：

In [35]: ri = [0,2]
    ...: ci = [2,3]
    ...: a[np.reshape(ri, (-1, 1)), ci]
Out[35]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])

In [36]: a[np.ix_(ri, ci)]
Out[36]: 
array([[ 2,  3],
       [10, 11]])

In [37]: s=a[np.ix_(ri, ci)]

In [38]: np.may_share_memory(a, s)
Out[38]: False

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请注意，您得到的子矩阵是一个新副本，而不是原始矩阵的视图。

您正在混合行和列，请修复它们。您正在混合行和列，请修复它们