从 2D numpy 数组中提取多组行/列

Question

我有一个 2D numpy 数组，我想从中提取多组行/列。

# img is 2D array
img = np.arange(25).reshape(5,5)
array([[ 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]])

我知道提取一组行/列的语法。下面将提取前4行和第3、4列如下图

img[0:4, 2:4]
array([[ 2,  3],
       [ 7,  8],
       [12, 13],
       [17, 18]])

但是，如果我想提取多组行 and/or 列，语法是什么？我尝试了以下但它导致 invalid syntax 错误

img[[0,2:4],2]

我从上面的命令中寻找的输出是

array([[ 2],
       [12],
       [17]])

我试着搜索这个，但它只会导致一组行/列的结果或提取我知道如何做的离散行/列，比如使用 np.ix.

就上下文而言，我实际处理的二维数组的尺寸约为 800X1200，我想从该数组中一次提取多个范围的行和列。所以像 img[[0:100, 120:210, 400, 500:600], [1:450, 500:550, 600, 700:950]].

Answer 1

IIUC，你可以使用numpy.r_从切片生成索引：

img[np.r_[0,2:4][:,None],2]

输出：

array([[ 2],
       [12],
       [17]])

中间体：

np.r_[0,2:4]
# array([0, 2, 3])

np.r_[0,2:4][:,None]  # variant: np.c_[np.r_[0,2:4]]
# array([[0],
#        [2],
#        [3]])

Answer 2

您可以使用 numpy.r_ 创建切片：

np.r_[0:2, 4]
# array([0,1,4])

然后可以得到具体的行列如下：

rows = np.r_[0:2, 4]
cols = np.r_[0, 2:4]
img[rows][:, cols]
# array([[ 0,  2,  3],
#       [ 5,  7,  8],
#       [20, 22, 23]])

从 2D numpy 数组中提取多组行/列

Extracting multiple sets of rows/ columns from a 2D numpy array

python

numpy

multidimensional-array

numpy-slicing