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]])

我知道要提取一组行/列的语法。如下所示，以下将提取前4行和第三列和第4列，

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和/或列，该语法是什么？我尝试了以下操作，但它导致Invalid语法错误

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

我从上面命令中寻找的输出是

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

我尝试搜索的，但是它仅导致一组行/列或提取我知道该怎么做的离散行/列，例如使用np.ix。

对于上下文，我实际上要处理的2D数组的尺寸〜800x1200，从这个数组中，我想一次提取多个行和列范围。因此，类似img [[0：100，120：210：210，400，500：600]，[1：450，500：5550，600，700：950]]。

Answer 1

iiuc，您可以使用 /a>从切片中生成索引：

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，您可以获取特定的行和列，如下所示：

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]])