Question

示例如下。这是什么？逗号在python列表括号中。我怎么能理解？

id(x[i,j]) == id(x[i][j])显示为True。

那么x[i,j]与x[i][j]总是一样吗？

或者x[i,j]实际上与x[(i,j)]相同吗？索引是元组。

import numpy as np
x = np.random.random((64,3,32,10))
for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):
        print(x[i,j])

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我猜这是numpy的特殊实现。 Numpy覆盖了使用元组索引的“ _getitem__”函数。

我尝试过
1）基本的python
2）覆盖“ _getitem__”和
3）基本的numpy。

1）显示错误。 “ TypeError：列表索引必须是整数或切片，而不是元组”
2）有....如果我实施正确，没问题。
3）效果很好。

因此，我想numpy开发人员确实为元组实现了他们的“ getitem ”功能，并且它的工作原理相同arr [x，y，z] == arr [x] [y] [z]

Answer 1

虽然numpy的行为与两者相同，但在技术上却有所不同。

您可以通过自己实现__getitem__来看到不同之处：

class GetitemTest(object):
    def __getitem__(self, item):
        print("getting: %r" %(item, ))
        return self

然后：

>>> x = GetitemTest()
>>> x[1,2]
getting: (1, 2)
<__main__.GetitemTest object at 0x10bb6d810>

>>> x[1][2]
getting: 1
getting: 2
<__main__.GetitemTest object at 0x10bb6d810>

请注意，x[1,2]仅调用一次__getitem__，而x[1][2]调用了两次。

Answer 2

这是Numpy的特殊能力。
Numpy official docs
“与列表和元组不同，numpy数组支持多维数组的多维索引。这意味着不必将每个维度的索引都分成自己的方括号。”

>>> x.shape = (2,5) # now x is 2-dimensional
>>> x[1,3]
8
>>> x[1,-1]
9

python列表括号中的逗号索引

2 个答案: