如何从 2D numpy 数组中删除第一行和最后一行和列？

Question

我想知道如何从 numpy.xml 中的二维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，我将使用的代码是：

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

Numpy 中的等效代码是什么？我认为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，因为我认为如果我重塑为(N-1) x (N-1) 矩阵，它将删除最后两行和列.

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，并且我们向上到倒数第二个索引，如维度的-1 所示。我们独立地为这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，这实际上是切断了第一行、第一列、最后一行和最后一列。

请记住，结束索引是排他性的，所以如果我们以0:3 为例，我们只会得到一个维度的前三个元素，而不是四个。

此外，负索引意味着我们从 end 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，我们要到达倒数第二个元素，而不是最后一个元素。本质上，这和做的一样：

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。上述语法与维度无关。但是，您需要确保矩阵至少为 3 x 3，否则会出错。

小红利

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标：

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

这是一个示例（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 中删除，其余部分已放入输出矩阵Hsub。