python - 有效地删除 numpy 图像数组的行/列

Question

我正在尝试从 Numpy 数组表示的图像中删除行或列。我的图像是 uint16 类型和 2560 x 2176。例如，假设我想删除前 16 列以使其成为 2560 x 2160。

我是一个 MATLAB 到 Numpy 的转换者，在 MATLAB 中会使用类似的东西:

A = rand(2560, 2196);
A(:, 1:16) = [];

据我了解，这会删除原位的列并通过不复制到新数组来节省大量时间。

对于 Numpy，以前的帖子使用了像 numpy.delete 这样的命令。但是，文档清楚地表明这会返回一个副本，因此我必须将副本重新分配给 A。这似乎会浪费很多时间进行复制。

import numpy as np

A = np.random.rand(2560,2196)
A = np.delete(A, np.r_[:16], 1)

这真的和就地删除一样快吗？我觉得我一定是缺少更好的方法或者不了解 python 在删除过程中如何处理数组存储。

相关往期帖子:
Removing rows in NumPy efficiently
Documentation for numpy.delete

Answer 1

为什么不只做一片呢？在这里，我删除了前 3000 列而不是 16 列，以使内存使用情况更加清晰:

import numpy as np
a = np.empty((5000, 5000)
a = a[:, 3000:]

这有效地减少了数组在内存中的大小，可以看出:

In [31]: a = np.zeros((5000, 5000), dtype='d')
In [32]: whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    5000x5000: 25000000 elems, type `float64`, 200000000 bytes (190 Mb)
In [33]: a = a[:, 3000:]
In [34]: whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    5000x2000: 10000000 elems, type `float64`, 80000000 bytes (76 Mb)

对于这种大小的数组，切片似乎比您的删除选项快 10,000 倍:

%timeit a=np.empty((5000,5000), dtype='d');  a=np.delete(a, np.r_[:3000], 1)
1 loops, best of 3: 404 ms per loop
%timeit a=np.empty((5000,5000), dtype='d');  a=a[:, 3000:]
10000 loops, best of 3: 39.3 us per loop