在numpy变量赋值期间进行Python索引时的差异

时间:2016-07-11 01:07:00

标签: python arrays numpy

我正在努力将一些代码从MATLAB转录到Python。虽然Python和MATLAB之间存在很多差异(如零索引与矩阵中的1索引),但也存在一些相似之处。但是,我仍然在努力知道何时在python中使用以下表示法:

假设A是一个2D numpy数组,我应该何时使用另一种符号?

A[1,3] = 0

VS

A[1][3] = 0

同样适用于我为新变量分配多个值时,例如:

M = A[1,3]

VS

M = A[1][3]

他们似乎不一样。我只是注意到我认为这两个命令输出相同的结果后我碰到了一个错误,当它们实际上没有时:

版本1(其中regions2是4D numpy数组):

regions2 = regions2[:][3:][:][:]

其中regions2从维度:( 25 ,8,477,477)变为维度:( 22 ,8,477,477),VS:

版本2(其中regions2是相同的初始4D numpy数组):

regions2 = regions2[:,3:,:,:]

其中regions2从维度:(25, 8 ,477,477)到(25, 5 ,477,477),这对我来说比版本1更有意义。

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