Python 如何从2D numpy数组中删除第一行和最后一行和列？

我想知道如何在numpy中从2D数组中删除第一行和最后一行和列。例如，假设我们有一个名为

H

的

（N+1）x（N+1）

矩阵，那么在MATLAB/Octave中，我使用的代码是：

Hsub = H(2:N,2:N);

Numpy中的等效代码是什么？我想这可能会达到我想要的效果，但我不确定如何让它只删除目标行，因为我认为如果我将其重塑为

（N-1）x（N-1）

矩阵，它将删除最后两行和列

这个怎么样

Hsub = H[1:-1, 1:-1]

1:-1

范围意味着我们从第二个索引或

1

访问元素，并向上移动到最后第二个索引，如维度的

-1

所示。我们独立地对这两个维度执行此操作。当对两个维度分别执行此操作时，结果是访问每个维度的方式的交点，这基本上就是切掉第一行、第一列、最后一行和最后一列

记住，结束索引是独占的，因此如果我们做了

0:3

，例如，我们只得到维度的前三个元素，而不是四个

此外，负索引意味着我们从端访问数组

-1

是在特定维度中要访问的最后一个值，但由于排他性，我们将访问最后一个元素，而不是最后一个元素。基本上，这与执行以下操作相同：

Hsub = H[1:H.shape[0]-1, 1:H.shape[1]-1]

。。。但使用负指数要优雅得多。您也不必使用行数和列数来提取所需内容。上面的语法是维度无关的。但是，您需要确保矩阵至少为3 x 3，否则会出现错误

小额奖金 在MATLAB/Octave中，您可以通过以下方式实现相同的目标，而无需使用尺寸：

Hsub = H(2:end-1, 2:end-1);

关于索引的

end

关键字意味着获取特定维度的最后一个元素

示例使用 下面是一个示例（使用IPython）：

如您所见，第一行、第一列、最后一行和最后一列已从源矩阵

H

中删除，其余部分已放入输出矩阵

Hsub

In [1]: import numpy as np

In [2]: H = np.meshgrid(np.arange(5), np.arange(5))[0]

In [3]: H
Out[3]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4]])

In [4]: Hsub = H[1:-1,1:-1]

In [5]: Hsub
Out[5]: 
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])