python - 如何从 2D numpy 数组中删除第一行和最后一行和最后一列？

Question

我想知道如何从 numpy 中的二维数组中删除第一行和最后一行和最后一列。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，我将使用的代码是:

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

Numpy 中的等效代码是什么？我以为np.reshape可能会做我想做的事，但我不确定如何让它只删除目标行，因为我认为如果我 reshape 为 (N-1) x (N-1) 矩阵，它'将删除最后两行和两列。

Answer 1

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，然后我们上升到倒数第二个索引，如-1 表示维度。我们独立地为两个维度执行此操作。当您对两个维度独立执行此操作时，结果是您访问每个维度的方式的交集，这实际上是砍掉第一行、第一列、最后一行和最后一列。

请记住，结束索引是独占的，因此如果我们以0:3为例，我们只会得到前三个元素一个维度，而不是四个。

此外，负索引意味着我们从端 访问数组。 -1 是在特定维度中访问的最后一个值，但由于排他性，我们正在获取倒数第二个元素，而不是最后一个元素。本质上，这与执行以下操作相同:

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

...但是使用负索引要优雅得多。您也不必使用行数和列数来提取您需要的内容。上面的语法与维度无关。但是，您需要确保矩阵至少为 3 x 3，否则会出错。

小红包

在 MATLAB/Octave 中，您可以通过以下方式在不使用维度的情况下实现相同的目的:

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。

使用示例

这是一个例子(使用 IPython):

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]])

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 中移除，其余部分已放入输出矩阵 Hsub.