切片 numpy 数组与选择单个元素 [英] Slicing a numpy array vs selecting a single element

问题描述

我有一个数组:

arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

如果我切片数组 arr[:, :1] 我的结果是 array([[1],[4], [7]]).

If I slice the array arr[:, :1] my result is array([[1], [4], [7]]).

如果我对数组 arr[:, 0] 进行切片，我的结果是 array([1, 4, 7]).

If I slice the array arr[:, 0] my result is array([1, 4, 7]).

为什么会有不同?

推荐答案

:1 是一个切片(恰好长度为 1)，所以 numpy 为每一行返回一个列表(第一个暗淡)在你的数组中.这就是为什么你有一个二维数组的原因:你要求一个带有 : 的子数组.

:1 is a slice (which happens to be of length 1) so numpy returns a list for every line (first dim) in your array. This is why you have a 2-dimensional array as a result: you asked for a sub array with :.

0 另一方面是一个索引，因此 numpy 将结果缩小 1 维，结果是值列表(更精确的维数为 1 的数组).

0 on the other hand is an index so numpy shrinks the result by 1 dimension resulting of a list of values (array of dimension 1 more precisely).

这篇关于切片 numpy 数组与选择单个元素的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！