如何在 numpy 中获取两个索引数组之间的矩阵元素?

How in numpy get elements of matrix between two indices arrays?

假设我有一个矩阵:

>> a = np.arange(25).reshape(5, 5)`
>> a
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]

和定义我要提取的矩阵元素跨度的两个索引向量:

>> indices1 = np.array([0, 1, 1, 0, 0])
>> indices2 = np.array([2, 3, 3, 2, 2])

如你所见,每个对应索引之间的差异等于2。

我想像这样提取矩阵的一部分:

>> submatrix = a[indices1:indices2, :]

这样结果就是 2x5 矩阵:

>> submatrix
[[ 0  6  7  3  4],
 [ 5 11 12  8  9]]

据我所知,numpy 允许提供索引作为边界,但不允许提供数组,只能提供整数,例如a[0:2]

注意我要减去的不是子矩阵:

您是否知道其他一些索引 numpy 矩阵的方法,以便可以提供定义跨度的数组?现在我设法只用 for 循环来做到这一点。

供参考,最明显的循环(还是做了几个实验步骤):

In [87]: np.concatenate([a[i:j,n] for n,(i,j) in enumerate(zip(indices1,indices2))], ).reshape(-1,2).T   
Out[87]: 
array([[ 0,  6,  7,  3,  4],
       [ 5, 11, 12,  8,  9]])

利用固定长度的广播索引:

In [88]: indices1+np.arange(2)[:,None]                                                                   
Out[88]: 
array([[0, 1, 1, 0, 0],
       [1, 2, 2, 1, 1]])
In [89]: a[indices1+np.arange(2)[:,None],np.arange(5)]                                                   
Out[89]: 
array([[ 0,  6,  7,  3,  4],
       [ 5, 11, 12,  8,  9]])