Numpy：如何从矩阵的非零索引中提取元素形成子矩阵？

Question

Numpy：如何从矩阵的非零索引中提取元素形成子矩阵？

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我有非常稀疏的矩阵，因此我想提取具有非零值的最小矩形区域。我知道numpy.nonzero(a)可以给出非零元素的索引，但是如何使用它来提取包含这些索引处矩阵元素的子矩阵呢？

举个例子，这就是我的目标：

>>> test
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0]])
>>> np.nonzero(test)
(array([1, 1, 1, 1, 2, 2]), array([1, 2, 3, 4, 2, 3]))
>>> submatrix(test)
array([[1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 0]])

有人知道在numpy中简单实现这个的方法吗？谢谢。

- user2909415

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你的示例输出和描述并不完全相同 - 你想提取矩阵的所有非零元素，还是想获取一个矩阵，该矩阵代表包含所有非零元素的原始矩阵的最小矩形区域？ - Brionius

抱歉。是的，我确实想要最小的矩形区域，我应该表达得更清楚；我会进行编辑。 - user2909415

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Brionius · Accepted Answer

看起来你想找到包含所有非零元素的最小矩阵区域。如果是这样，以下是一种方法：

import numpy as np

def submatrix(arr):
    x, y = np.nonzero(arr)
    # Using the smallest and largest x and y indices of nonzero elements, 
    # we can find the desired rectangular bounds.  
    # And don't forget to add 1 to the top bound to avoid the fencepost problem.
    return arr[x.min():x.max()+1, y.min():y.max()+1]

test = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
                 [0, 1, 1, 1, 1, 0],
                 [0, 0, 1, 1, 0, 0]])

print submatrix(test)

# Result:  
# [[1 1 1 1]
#  [0 1 1 0]]