NumPy中的ndarray是否具有“边界框”功能（值非零的切片）？

Question

我正在处理通过numpy.array（）创建的数组，我需要在画布上绘制模拟图像的点。由于包含有意义数据的数组中心部分周围有很多零值，因此我想“修剪”该数组，删除仅包含零的列和仅包含零的行。

因此，我想了解一些本机numpy函数，甚至是要“修剪”的代码片段，或者找到“边界框”以仅对数组中包含数据的部分进行切片。

（因为这是一个概念性问题，所以我没有放置任何代码，如果可以的话，抱歉，我非常愿意在SO上发布。）

谢谢阅读

Answer 1

以下来自此答案的代码在我的测试中运行最快：

def bbox2(img):
    rows = np.any(img, axis=1)
    cols = np.any(img, axis=0)
    ymin, ymax = np.where(rows)[0][[0, -1]]
    xmin, xmax = np.where(cols)[0][[0, -1]]
    return img[ymin:ymax+1, xmin:xmax+1]

使用的可接受答案argwhere有效，但运行速度较慢。我的猜测是，这是因为argwhere分配了巨大的索引输出数组。我在大型2D阵列（1024 x
1024图像，大约50x100非零区域）上进行了测试。