Question

当我使用带有numpy模块的python 2.7时，我似乎发现了一个错误：

import numpy as np
x=np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)
x

在这里，我得到了完整的＆＃39; x＆＃39;数组如下：

array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34],
        [35, 36, 37, 38, 39]],

       [[40, 41, 42, 43, 44],
        [45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54],
        [55, 56, 57, 58, 59]]])

然后我尝试索引sheet [1]中的单行值：

x[1][0][:]

结果：

array([20, 21, 22, 23, 24])

但是在我尝试索引工作表[1]中的单个列时出了点问题：

x[1][:][0]

结果仍然与之前相同：

array([20, 21, 22, 23, 24])

它应该是数组（[20,25,30,35]）??

使用范围索引中间索引似乎有问题吗？

Answer 1

不，这不是错误。

当您使用[:]时，您正在使用切片表示法，它将获取所有列表：

l = ["a", "b", "c"]
l[:]
#output:
["a", "b", "c"]

，在你的情况下：

x[1][:]
#output:
array([[20, 21, 22, 23, 24],
       [25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34],
       [35, 36, 37, 38, 39]])

您真正想要的是使用numpy indexing符号：

x[1, : ,0]
#output:
array([20, 25, 30, 35])

Answer 2

这不是错误。 x[1][:][0]不是多重索引（“给我第一个维度为1，第二个为任意，第三个为0”的元素）。相反，您正在索引三次，三个对象。

x1 = x[1]     # x1 is the first 4x5 subarray
x2 = x1[:]    # x2 is same as x1
x3 = x2[0]    # x3 is the first row of x2

要使用多个索引，您希望在单个切片中执行此操作：

x[1, :, 0]

numpy 3维数组中间索引错误

2 个答案: