为什么用括号和逗号索引numpy数组的行为有所不同？
为什么用括号和逗号索引numpy数组的行为有所不同？
提问于 2016-06-30 04:27:53
我倾向于用括号对numpy数组(矩阵)进行索引，但我注意到，当我想对数组(矩阵)进行切片时，我必须使用逗号符号。为什么会这样呢？例如,
>>> x = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> x
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
>>> x[1][1]
4 # expected behavior
>>> x[1,1]
4 # expected behavior
>>> x[:][1]
array([3, 4]) # huh?
>>> x[:,1]
array([2, 4, 6]) # expected behavior回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-06-30 04:34:03
这是：
x[:, 1]意思是“沿第一轴取x的所有指标，但沿第二轴只取索引1”。
这是：
x[:][1]意思是“沿着第一个轴取x的所有索引(所以所有的x)，然后沿着结果的第一个轴取索引1”。您正在将1应用到错误的轴上。
x[1][2]和x[1, 2]只是等价的，因为用整数索引数组会将所有剩余的轴移到形状的前面，因此x[1]的第一个轴是x的第二个轴。这一点都不概括；您几乎应该始终使用逗号，而不是多个索引步骤。
Stack Overflow用户
发布于 2016-06-30 04:45:16
当对数组的多维数据进行切片时，如果所提供的索引少于轴数，则丢失的索引被视为完整的切片。因此，当您实际上是在调用x[:][1]是x[:,:][1,:]时，x[:,:]只返回x本身。
Stack Overflow用户
发布于 2019-11-22 06:42:32
对此的真正解释是在两个括号中，第一个括号(x[] )创建一个临时数组，该数组引用多维数组的第一个维度。
而x的第二个括号将应用于已经创建的临时数组。
所以没有真正的危险发生。由于所描述的行为，当您将切片与多个括号相结合时，第一个基本上是选择numpy数组的一部分，而第二个括号则进入已经选择的数组。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38113994
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