python - numpy 数组索引技术如何为相同的输入代码提供不同的输出？

Question

#Code

import numpy as np    
np.random.seed(124)
x_2d = np.random.randint(1,50,(3,4,5))
print("I am getting wrong output => {}".format(x_2d[0][:][1]))
print("This is what I want => {} ".format(x_2d[0,:,1]))

# Code Ended

# Output for above code

I am getting wrong output => [42  1 21 29 15]
This is what I want => [29  1 22 49] 

我是 NumPy 的新手，所以我只是在尝试 numpy 数组选择技术。我知道我们可以使用方括号法或逗号法。但是我遇到了一个问题。我正在尝试提取数组 0 的列索引 1。但是当我使用这两种技术时，我得到了不同的输出。我附上了代码片段和输出。谁能指导我哪里出错了？

Answer 1

x[0][:][1]等价于x[0, 1, :]，也等价于x[0][1]。

孤独的原因[:]基本上意味着“复制这个数组”，无论是在基本的 Python 还是 Numpy 中。所以你可以读x[0][:][1]作“取数组 x 的第一个元素，复制它，然后取结果的第二个元素。”

[:]并不意味着“跳过一个维度”。

Answer 2

当你打电话时x_2d[0][:][1]，首先你会得到第一个矩阵x_2d[0]：

>>> first = x_2d[0]
>>> first
array([[15, 29, 18,  8,  3],
       [42,  1, 21, 29, 15],
       [22, 22, 28, 10, 31],
       [47, 49, 41, 10, 10]])

当您致电时，first[:]您将准确收到first，因为您要求输入以下所有行first：

>>> second = first[:]
>>> second
array([[15, 29, 18,  8,  3],
       [42,  1, 21, 29, 15],
       [22, 22, 28, 10, 31],
       [47, 49, 41, 10, 10]])

所以当你得到second[1]你得到索引1的行

>>> third = second[1]
>>> third
array([42,  1, 21, 29, 15])

但是，当您要求时x_2d[0,:,1]，numpy 将其解释为：

“从矩阵 0 给我第 1 列，从由行 0、1、2、3 组成的矩阵中）”

因此，如果您要求x_2d[1,0:2,3]结果将是[18, 2].

结论：numpyx[0,:,1]的解释方式与x[0][:][1]. 您可以在此处阅读更多 NumPy 文档。