理解NumPy 2D数组子集中方括号行为的差异

Question

我是Python的新手，正在从基础开始学习。我有一个二维数组（npb）。

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

当正常进行子集操作时（不使用冒号），它会给出输出，

Input:       nph=np.array(npb[0][1])    
Output:      2

Input:       nph=np.array(npb[0 ,1])   
Output:      2

但是当使用冒号时，它会输出结果。

Input:       nph=np.array(npb[:][1])
Output:      3 ,4

Input:       nph=np.array(npb[: ,1])          
Output:      2 ,4, 6 ,8

即[0][1]和[0,1]得到相同的结果，而[:][1]和[:,1]却不是。为什么？

- Weirdoooo

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npb[:]是npb的一个副本，所以npb[:][1]就等于npb[1]。 - bobrobbob

Answer 1

两种索引的形式看起来相似，但本质上是不同的，尽管它们在处理数组单个元素时产生了相同的结果。

Python会将npb[x][y]解释为(nbp[x])[y]，也就是说， - 首先从npb中获取第x个元素，然后取其结果的第y个元素。因此，对于npb[0][1]，npb[0]是[1,2]，[1,2][1]是2。在这里，您只是将npb作为列表的列表进行处理。 - 对于npb[:][1]，Python会将其解释为(npb[:])[1]，即：npb[:]是npb的副本，而其中[1]表示第二个项目，即列表[3,4]。 npb[x,y]是特殊选择器，用于numpy对象（以及其他类似数据框架的东西），Python将其读作：从npb获取（x,y），其中x表示要获取哪些行，y表示要获取哪些列。大多数Python集合对象都无法使用这样的组合索引 - 它仅适用于专门处理它的东西，例如numpy.array。现在（0,1）表示第0行，第1列 - 恰好与npb[0][1]相同，即'从npb [0]获取第1个元素'，仅因为numpy存储二维数组的方式。然而，(:,1)表示所有行，第1列 - 显然与npb[:][1]得到的'从npb[:]获取第1个元素'不同。

- Leo K