打印ndarray对象似乎比缩进ndarray本身产生不同的结果。
在我的代码中，我采用了一个128x128元素的ndarray，该元素主要包含零，但包含一些非平凡的数字，并以两种不同的方式将它们打印出来。我第一次使用
print(array[:][32])
第二次我用过
print(array[33][32])
尝试查找33个元素的值。
使用前一种方法执行此操作时，在元素33,32处获得0。有了后者，我得到了23。关于如何使用ndarrays，我是否缺少微妙之处？
答案 0 :(得分：1)
这取决于33元素值的含义。在这里，您处理一个2D矩阵。
请注意，为简单起见。我会说（x + 1）行的第xth行
在第二种情况下，您将元素放在33rd row和32th column中，它等效于array[33,32]
在第一种情况下，您将返回第32行。
要注意的重要一点是，您在这里进行链索引编制。
array[:,32]（将返回第32列的所有值）不等同于array[:][32]，后者将首先返回您的数组，然后显示第32行。
答案 1 :(得分：0)
不要像您正在做的那样对二维数组进行“两次”索引，这不是Numpy的正确语法。而是：
print(array[:, 32])
或
print(array[33, 32])
取决于您要实际提取的值。顶部的print声明为您提供数组的32列（在您的情况下，该列应为形状为(128,)的一维数组），而后面的print语句应为只需在行33的列32上给您一个值即可。
array[:][32]
array[:]仅返回整个数组。因此，array[:][32]等效于仅调用array[32]。这将返回32的第0行（从array开始），在您的情况下，该行应包含128值。 array[33][32]
array[33]将返回2D数组的第33行。这将是形状为(128,)的一维数组。接下来，索引[32]将应用于返回的行，因此您将在行33列32处获得单个值。因此，在这种情况下：
array[33][32] == array[33, 32]
但是，重复的索引语法仍然不是一个好主意。它比使用array[33, 32]这样的语法要慢（因为array[33][32]将触发两个单独的索引操作）。此外，它还可能导致意外行为。例如，如果您尝试分配给索引值：
array[33][32] = 19
这可能最终不会更改array中的任何值，因为通过重复索引操作array[33][32]可能会返回原始数组的副本。