如何在没有Numpy模块的情况下在python中切片2D数组？

Question

1. 我想要处理的是切片2D数组部分没有numpy模块，如下面的numpy示例。

2. 我想知道python基本功能中切片列表的时间复杂度

   import numpy as np    
   A = np.array([ [1,2,3,4,5,6,7,8] for i in range(8)])
   n = len(A[0])
   x = int(n/2)
   
   TEMP = [[None]*2 for i in range(2)]
   
   for w in range(2):
       for q in range(2):
           TEMP[w][q] = A[w*x:w*x+x,q*x:q*x+x]
   
   for w in range(2):
       for q in range(2):
           print(TEMP[w][q])
   

这是我想要的结果

[[1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]]
[[5 6 7 8]
 [5 6 7 8]
 [5 6 7 8]
 [5 6 7 8]]
[[1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]]
[[5 6 7 8]
 [5 6 7 8]
 [5 6 7 8]
 [5 6 7 8]]

Process finished with exit code 0

Answer 1

对于第一个问题：

A = [ [1,2,3,4,5,6,7,8] for i in range(8)]
n = len(A[0])
x = int(n/2)

TEMP = [[None]*2 for i in range(2)]

for w in range(2):
    for q in range(2):
        TEMP[w][q] = [item[q * x:(q * x) + x] for item in A[w * x:(w * x) + x]]

for w in range(2):
    for q in range(2):
        print("{i}, {j}: {item}".format(i=w, j=q, item=repr(TEMP[w][q])))

Answer 2

Numpy使二维数组的垂直切片更加容易。但是，没有它，您可以获得相同的结果。假设我们有以下2D列表：

arr1 = [[1,1,1,0,0,0]，[0,1,0,0,0,0]，[1,1,1,0,0 ，0]，[0,0,2,4,4,0]，[0,0,0,2,0,0]，[0,0,1,2,4,0]]

表示为以下矩阵：

[[1, 1, 1, 0, 0, 0],
 [0, 1, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 0, 0, 0],
 [0, 0, 2, 4, 4, 0],
 [0, 0, 0, 2, 0, 0],
 [0, 0, 1, 2, 4, 0]]

假设您要对此进行切片以形成以下模式：

这可以通过以下方法实现，而无需使用numpy：

for x in range (0,4):
        for y in range (0,4):
            # Here we traverse through the 2D array vertically
            temp_matrix= arr1[x][y:y+3],arr1[x+1][y:y+3],arr1[x+2][y:y+3]
             print (temp_matrix) 

如果我们改用numpy，则可以重新编写以下代码：

arr=np.array(arr1)
rows = arr.shape[0]
cols = arr.shape[1]
for x in range (0,rows-2):
    for y in range (0, cols-2):
        print(arr[x:x+3,y:y+3])