python - 定义仅在矩形子区域中具有非零元素的二维矩阵

Question

给定两个指定的维度N1和N2，以及一些边界ymin、ymax、xmin、xmax，我想构建一个 >N1xN2 矩阵(无论是 numpy 数组还是普通的 Python 列表)，除由其边界指定的矩形子区域外，其余位置均为零。

更准确地说，我正在寻找如何实现一个函数rectangle_sparse_matrix(N1, N2, ymin, ymax, xmin, xmax)，例如，

N1 = N2 = 5
rectangular_sparse_matrix(N1, N2, 0, 2, 1, 2)

返回

[[ 0  1  1  0  0]
 [ 0  1  1  0  0]
 [ 0  1  1  0  0]
 [ 0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0]]

<小时/>

最简单的方法是循环遍历元素，就像

def rectangular_sparse_matrix(N1, N2, ymin, ymax, xmin, xmax):
    matrix = np.zeros([N1, N2])
    for row in range(N1):
        for col in range(N2):
            if ymin <= row <= ymax and xmin <= col <= xmax:
                matrix[row, col] = 1
    return matrix

它可以完成这项工作。 然而，我在想是否有一些更有效/更简单的方法来实现这样的事情，也许使用一些晦涩的(对我来说)numpy 功能或其他东西。

Answer 1

def rectangular_sparse_matrix(N1, N2, ymin, ymax, xmin, xmax):
    m = np.zeros([N1, N2])
    m[ymin:ymax+1, xmin:xmax+1] = 1
    return m

在函数中使用切片 numpy 数组。