Python - NumPy - xóa nhiều hàng và cột từ một mảng

Question

Hãy nói rằng tôi có một ma trận vuông như đầu vào:

array([[0, 1, 1, 0], 
     [1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1], 
     [0, 1, 1, 0]]) 

Tôi muốn đếm nonzeros trong mảng sau loại bỏ các hàng 2 và 3 và cols 2 và 3. Sau đó tôi muốn làm tương tự cho các hàng 3 và 4 và cols 3 và 4. Do đó, đầu ra phải là:

0 # when removing rows/cols 2 and 3 
3 # when removing rows/cols 3 and 4 

Đây là giải pháp ngây thơ sử dụng np.delete:

import numpy as np 
a = np.array([[0,1,1,0],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[0,1,1,0]]) 
np.count_nonzero(np.delete(np.delete(a, (1,2), axis=0), (1,2), axis=1)) 
np.count_nonzero(np.delete(np.delete(a, (2,3), axis=0), (2,3), axis=1)) 

Nhưng np.delete trả về một mảng mới. Có phương pháp nhanh hơn, có liên quan đến việc xóa hàng và cột đồng thời không? Có thể sử dụng mặt nạ được không? Số documentation trên np.delete lần đọc:

Thường thì nên sử dụng mặt nạ boolean.

Tôi làm cách nào để thực hiện điều đó? Cảm ơn.

Answer 1

Thay vì xóa các cột và hàng bạn không muốn, bạn dễ dàng chọn những cột và hàng bạn muốn. Cũng lưu ý rằng nó là tiêu chuẩn để bắt đầu đếm hàng và cột từ số không. Để có được ví dụ đầu tiên của bạn, bạn nên muốn chọn tất cả các yếu tố trong hàng 0 và 3 và trong hàng 0 và 3. Điều này đòi hỏi advanced indexing, mà bạn có thể sử dụng ix_ utility function:

In [25]: np.count_nonzero(a[np.ix_([0,3], [0,3])]) 
Out[25]: 0 

Ví dụ thứ hai của bạn, bạn muốn chọn hàng 0 và 1 và cột 0 và 1, mà có thể được thực hiện bằng basic slicing:

In [26]: np.count_nonzero(a[:2,:2]) 
Out[26]: 3 

Answer 2

Không cần phải sửa đổi mảng ban đầu của bạn bằng cách xóa các hàng/cột, để đếm số phần tử khác 0. Chỉ cần sử dụng lập chỉ mục,

a = np.array([[0,1,1,0],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[0,1,1,0]]) 
irows, icols = np.indices(a.shape) 
mask = (irows!=2)&(irows!=3)&(icols!=2)&(icols!=3) 
np.count_nonzero(a[mask])