Python中numpy.ndarray矩阵切片实现75%数据缩减问题求解

你的testData实际是形状为(1, 400)的二维数组（仅有1行、400列，总元素数400），并非你预期的行、列长度均大于1的二维结构：

• 行方向执行::2切片时，原始只有1行，切片后行维度长度保持为1
• 列方向执行::2切片时，400列切片后剩余200列
  最终得到的数组总元素为1*200=200，和你测试的结果一致。

你需要先根据数据的实际业务含义，将一维展开的400个元素重构成行列乘积为400的二维结构，再做间隔切片：

1. 重构数组形状（以最常见的20行×20列正方形结构为例，可根据你的数据实际布局调整行列数，只要行列乘积为400即可）

testData_2d = testData.reshape(20, 20)

2. 执行行列间隔2的切片

reduced_data = testData_2d[::2, ::2]

最终得到的reduced_data形状为(10, 10)，总元素数100，符合数据量减少75%的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MikV89