使用包含数字的字符串进行索引时，2D numpy数组不会出错

Question

当我在numpy中创建一维数组并使用一个字符串（包含数字）来索引它时，我得到了一个错误：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15)
>>> a['10']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: field named 10 not found.

但是，当我创建一个二维数组并使用两个字符串进行索引时，它不会给出错误并返回该元素，就像首先将字符串转换为整数一样

>>> b = np.arange(15).reshape(3,5)
>>> b
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> b[1, 2]
7
>>> b['1', '2']
7

这是怎么回事？ 为什么我在二维情况下没有出错？

Answer 1

免责声明 - 这个答案肯定是不完整的

我认为你所看到的是花式序列索引的结果 。 因为字符串实际上是序列，所以你一次得到一个字符串的值并将它们转换为“ intp ”对象（可能只是使用python的int函数） - 然后它会给你数组索引。

这也解释了1D案例：

class Foo(object):
    def __getitem__(self,idx):
        print idx

a = Foo()
a[12]
a[12,12]

注意，在第二种情况下传递tuple ，而在第一种情况下传递整数。

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这个测试证明了我仍然不理解的部分：

import numpy as np
a = np.arange(156).reshape(13,12)
print a[12,3] == a['12',3]   #True -- I would have thought False for this one...
print a['12',3] == a[('1','2'),3]  #False -- I would have guessed True for this..
assert( a[tuple('12'),3] == a[(1,2),3] )  #This passes, as expected

请在评论中尝试向我解释这个。 :)差异可能是numpy在转换为一系列intp对象时故意留下字符串，以便更顺畅地处理记录数组...

Answer 2

只是要添加，请注意第一种情况（单个字符串），可能与支持重新排列有关，它使用字符串作为字段名称。

请不要依赖于第二种情况。 Numpy非常自由地使用非数组进行索引，因为如果它是非数组（而不是切片而不是None），它将只是尝试将其转换为整数数组，这是为这些字符串定义的。 然而，这不是设计，因为太多的软件依赖于这种行为（至少部分地）来实际改变它，而且老实说，虽然这对于忘记投射的浮动有些有意义，但它确实没有对于字符串。

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@mgilson的更多细节。 考虑到所有这些都是标签使用，它真的很适合实现细节。 例如，单个字符串当前特别用于重新排列，即使它不是重新排列，但字符串元组只是特殊的重新排列。

现在一个字符串列表，有些特殊，因为它们不是元组，但大部分时间都像一个。 这可能是一个小错误...因为它在其中找到一个序列，它会触发花哨的索引，但“忘记”将其转换为数组。 虽然我通常会使用元组来表示多个轴。