python之在 Python 中从较大的方阵 (n,n) 复制较小的方阵 (m,m)

假设我有一个数组:

from numpy import * 
x = range(16) 
x = reshape(x,(4,4)) 
 
print x 
[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]] 

我想通过定义该矩阵的大小(不是行/列索引)来获取始终位于 x 中间的较小数组的副本

例如如果我想要一个 2x2 数组，它会返回:

[[5  6] 
 [9 10]] 

出于我的目的，我的初始数组更大 (4096x4096)，我想复制一个大小为 (128x128)、(256x256)、(512x512)、(1024x1024)、(2048x2048) 的中间方形数组。

我还想保留原始数组，所以我不一定要从原始数组中切掉行/列，而是我想要原始数组的一个副本，只修剪，保存到一个新变量。

我正在考虑定义一些变量，例如(对于 2x2 的情况):

rows_to_keep = [1,2] 
cols_to_keep = [1,2] 

然后使用

x[np.ix_(rows_to_keep, columns_to_keep)] 

但是当我的 rows_to_keep 是最多 2048 个数字的列表时，这变得不切实际，例如要从 4096x4096 原件复制一个 128x128 的正方形，我可以创建一个索引列表，从 row/col 1984 开始到 2112:

size_to_keep = 128 
indices = np.linspace(0, size_to_keep, size_to_keep, endpoint=False) 
 
rows_to_keep = [(4096/2)-(size_to_keep/2) + i for i in indices] 
cols_to_keep = [(4096/2)-(size_to_keep/2) + i for i in indices] 
 
copy_array = x[np.ix_(rows_to_keep, columns_to_keep)]     

但这再次变得困惑/不切实际。我希望有更多的 pythonic 方式来做到这一点？提前致谢

请您参考如下方法:

由于您所有的索引都是连续的，您可以简单地使用适当的 slice。显然，您无法避免计算极值，但仅此而已。

这可以采用以下形式(包括一些代码以确保它适用于 size 的任何整数值):

def get_center(arr, size): 
    mask = tuple( 
        slice(int(dim / 2 - size / 2), int(dim / 2 + size / 2)) 
        if 0 < size < dim else slice(None) 
        for dim in arr.shape) 
    return arr[mask].copy() 

可以像这样简单地使用:

import numpy as np 
dim = 4 
x = np.arange(dim * dim).reshape((dim, dim)) 
y = get_center(x, 2) 
# [[ 5,  6], 
#  [ 9, 10]] 

并按预期工作，但不会占用那么多内存。

当然，您可能希望调整您的极值以按照您喜欢的方式处理奇怪的情况(您的问题中并未真正定义)。