Question

我正在考虑一个numpy数组：

import numpy as np
b = np.empty((10,11,12))

现在我希望以下形状相同，但它们显然不是：

>>> b[0,:,1].shape
>>> (11,)

和

>>> b[0][:][1].shape
>>> (12,)

有人可以向我解释为什么形状不同吗？我阅读了有关索引的Numpy文档，但是它说写a[k][l]与a[k,l]相同。

Answer 1

这是因为b[0][:]是b[0]的视图，因此b[0][:][1]确实是b[0, 1, :]。数字示例可能有助于突出显示正在发生的事情：

In [5]: b = np.arange(3*4*5).reshape((3, 4, 5))

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

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

In [8]: b[0, :, 1]
Out[8]: array([ 1,  6, 11, 16])

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

In [11]: b[0][:][1]
Out[11]: array([5, 6, 7, 8, 9])

In [13]: b[0, 1, :]
Out[13]: array([5, 6, 7, 8, 9])

In [32]: b[0][:, 1]
Out[32]: array([ 1,  6, 11, 16])

ndarray的“相同”部分的不同形状

1 个答案: