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假设我有一个由列表列表组成的矩阵，如下所示：

>>> LoL=[list(range(10)) for i in range(10)]
>>> LoL
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]

还假设我有一个相同结构的 numpy 矩阵，称为LoLa：

>>> LoLa=np.array(LoL)

使用 numpy，我可以得到这个矩阵的子矩阵，如下所示：

>>> LoLa[1:4,2:5]
array([[2, 3, 4],
       [2, 3, 4],
       [2, 3, 4]])

我可以像这样在纯 Python 中复制 numpy 矩阵切片：

>>> r=(1,4)
>>> s=(2,5)
>>> [LoL[i][s[0]:s[1]] for i in range(len(LoL))][r[0]:r[1]]
[[2, 3, 4], [2, 3, 4], [2, 3, 4]]

这不是世界上最容易阅读也不是最有效的东西:-)

问题：有没有更简单的方法（在纯 Python 中）将任意矩阵切片为子矩阵？

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4 回答 4

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In [74]: [row[2:5] for row in LoL[1:4]]
Out[74]: [[2, 3, 4], [2, 3, 4], [2, 3, 4]]

您还可以通过定义以下子类来模仿 NumPy 的语法list：

class LoL(list):
    def __init__(self, *args):
        list.__init__(self, *args)
    def __getitem__(self, item):
        try:
            return list.__getitem__(self, item)
        except TypeError:
            rows, cols = item
            return [row[cols] for row in self[rows]]

lol = LoL([list(range(10)) for i in range(10)])
print(lol[1:4, 2:5])

也产生

[[2, 3, 4], [2, 3, 4], [2, 3, 4]]

使用LoL子类不会赢得任何速度测试：

In [85]: %timeit [row[2:5] for row in x[1:4]]
1000000 loops, best of 3: 538 ns per loop
In [82]: %timeit lol[1:4, 2:5]
100000 loops, best of 3: 3.07 us per loop

但速度并不是一切——有时可读性更重要。

于 2013-03-27T01:46:15.883 回答
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一方面，您可以slice直接使用对象，这有助于提高可读性和性能：

r = slice(1,4)
s = slice(2,5)
[LoL[i][s] for i in range(len(LoL))[r]]

如果你只是直接迭代列表列表，你可以写成：

[row[s] for row in LoL[r]]
于 2013-03-27T01:49:19.703 回答
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做这个，

submat = [ [ mat[ i ][ j ] for j in range( index1, index2 ] for i in range( index3, index4 ) ]

submat 将是原始大矩阵的矩形（如果 index3 == index1 和 index2 == index4，则为正方形）块。

于 2014-09-11T22:51:27.087 回答
0

我不知道它是否更容易，但让我提出一个想法：

from itertools import product
r = (1+1, 4+1)
s = (2+1, 5+1)
array = [LoL[i][j] for i,j in product(range(*r), range(*s))]

这是您想要的子矩阵的扁平化版本。

于 2013-03-27T01:59:32.840 回答