具有索引

Question

我写了以下内容：

arr3=np.array([[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]],[[2,2,3],[4,2,3],[4,2,2],[2,2,2]],[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]])

正如我所料， arr3[0:3,1]应返回与
相同的结果  arr3[0:3][1]：array([[2, 2, 3],[4, 2, 3],[4, 2, 2],[2, 2, 2]])

但它返回：array([[1, 2, 3],[4, 2, 3],[1, 1, 1]])。

BTW，我在Jupyter笔记本中使用python3

Answer 1

执行arr3[0:3,1]时，您将从第一个0:3中的axis获取元素，然后在第一个element中获取每个元素。

这会产生不同的结果，即使用0:3获取第一个轴中的arr3[0:3]，然后从此array获取第一个axis。

因此，在这种情况下，0:3部分在任何一种情况下都不执行任何操作，因为array's形状为(3, 4, 3)，因此first 3只能为您提供返回相同的array。在第二种情况下，这绝对没有任何意义，但在第一种情况下，它确实充当占位符，以便您可以访问第二个axis，但为此您应该只使用冒号：{{1 }}

看看它是如何相同的[:, some_index]？

array

但是当你执行>>> arr3[0:3] array([[[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[2, 2, 3], [4, 2, 3], [4, 2, 2], [2, 2, 2]], [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]]) 时，你正在从arr3[:, 1]的第二个 axis中获取第二个元素，这样就会给你：

array

而在另一种情况下，你从数组的第一个 array([[1, 2, 3], [4, 2, 3], [1, 1, 1]]) 获取第二个元素，所以：

axis

要进一步了解array([[2, 2, 3], [4, 2, 3], [4, 2, 2], [2, 2, 2]]) numpy，请查看this page on scipy。

请注意直接适用于您的问题的具体说明：

  

当索引中至少有一个切片indexing，省略号(:)或(...)时（或者数组的维度多于高级索引），那么行为可以是更复杂。 就像连接每个高级索引元素

的索引结果一样

Answer 2

让我们看看我们的多维numpy数组：

import numpy as np
arr3=np.array([
    [
        [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]
    ],[
        [2,2,3],[4,2,3],[4,2,2],[2,2,2]
    ],[
        [1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]
    ]
])
print(arr3[0:3,1])

返回：

[[1 2 3]
 [4 2 3]
 [1 1 1]]

这是有道理的，因为我们正在获取行号1到3，而我们只抓取第一列。

但是，arr3[0:3][1]将数组从第0行返回到第3行，然后选择第二行（或行索引1）。

观察：

print(arr3[0:3])

返回：

[[[1 2 3]
  [1 2 3]
  [1 2 3]
  [1 2 3]]

 [[2 2 3]
  [4 2 3]
  [4 2 2]
  [2 2 2]]

 [[1 1 1]
  [1 1 1]
  [1 1 1]
  [1 1 1]]] 

它返回一个新数组（恰好与我们当前的数组相同，因为我们只询问了数组中的所有行）。然后我们要求第二行：

print(arr3[0:3][1])

返回：

[[2 2 3]
 [4 2 3]
 [4 2 2]
 [2 2 2]]