如何从8×8的numpy数组中提取创建3×5的小型numpy数组

NumPy的二维切片是提取子数组最直接的方式，以下是具体操作步骤：

1. 准备基础环境与示例数组 #

先导入NumPy并创建一个8x8的测试数组（可替换为你自己的数组）：

import numpy as np

# 创建8x8的示例数组，元素为0到63，按行排列
original_arr = np.arange(64).reshape(8, 8)

2. 用切片提取3x5子数组 #

NumPy的二维切片语法为 数组[行起始索引:行终止索引, 列起始索引:列终止索引]，注意终止索引是左闭右开的——要提取3行，行范围的长度需为3；提取5列，列范围的长度需为5。

比如从第2行（索引1）开始取3行，从第1列（索引0）开始取5列，代码如下：

# 提取行索引1到4（共3行）、列索引0到5（共5列）的子数组
sub_array = original_arr[1:4, 0:5]

# 验证子数组形状
print(sub_array.shape)  # 输出 (3, 5)

3. 边界注意事项 #

要确保切片的终止索引不超过原数组的维度：

• 原数组共8行，提取3行时，行起始索引最大为 8 - 3 = 5（5+3=8，刚好不越界）
• 原数组共8列，提取5列时，列起始索引最大为 8 - 5 = 3

4. 提取非连续的行/列（可选） #

如果需要提取非连续的行或列，可通过索引数组指定位置，比如提取第0、2、4行，第1、3、5、6、7列：

# 指定目标行和列的索引
selected_rows = [0, 2, 4]
selected_cols = [1, 3, 5, 6, 7]

sub_array_non_continuous = original_arr[selected_rows, selected_cols]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HybridRobotics