选择2D NumPy数组的“角落”元素[重复]

Question

这个问题在这里已有答案：

• Get corner values in Python numpy ndarray 4个答案

我试图提取NumPy 2D数组的四个角元素：

import numpy as np
data = np.arange(16).reshape((4, -1))
#array([[ 0,  1,  2,  3],
#       [ 4,  5,  6,  7],
#       [ 8,  9, 10, 11],
#       [12, 13, 14, 15]])

预期的输出是[[0,3],[12,15]]或[0,3,12,15]（任何事情都有）。真正的2D花式索引仅提供主对角线的末端：

data[[0,-1],[0,-1]]
#array([ 0, 15])

伪2D花式索引（第一行，然后是列式）提供了正确的答案，但看起来很尴尬：

data[[0,-1]][:,[0,-1]]
#array([[ 0,  3],
#       [12, 15]])

有没有办法使用真正的花式索引，例如data[XXX,YYY]，其中XXX和YYY是列表/数组/切片，以提取所有四个角？

Answer 1

你可以做：

data[[0, 0, -1, -1], [0, -1, 0, -1]]

Answer 2

这有两种可能性。 （好吧，第一个实际上并不奇特）：

>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> 
>>> m, n = a.shape
>>> a[::m-1, ::n-1]                                                                                  
array([[0, 2],                                                                                                      
       [6, 8]])                                                                                                     
>>>                                                                                                                 
>>> a[np.ix_((0,-1), (0,-1))]                                                   
array([[0, 2],                                                                                                      
       [6, 8]])                                                                                                     

更明确地说：

>>> idx = np.ix_((0,-1), (0,-1))
>>> idx
(array([[ 0],
       [-1]]), array([[ 0, -1]]))
>>> a[idx]
array([[0, 2],
       [6, 8]])

诀窍是利用指数上的广播。 np.ix_知道如何做的细节。