numpy數組切片，為什么有時2-d數組，有時是1-d數組

Question

我的問題是關於numpy中的數組切片。 以下行為的邏輯是什么？

x = arange(25)
x.shape = (5, 5)
# This results in a 2-d array in which rows and columns are excerpted from x
y = x[0:2, 0:2]
# But this results in a 1-d array
y2 = x[0:2, 0]

我希望y2是一個二維數組，其中包含第0行和第0列第0列的值。

Answer 1

您可以使用x[0:2, 0:1]獲得預期的行為，即使用單個項目切片。 但是，只要選擇了單個元素，該尺寸就會折疊。 你可能不喜歡它，但如果你想一點，你應該意識到它是最一致的行為：遵循你的邏輯， x[0, 0]將是1行1列的2d數組，而不是存儲在該位置的項目。

Answer 2

這遵循標准的Python約定。 看看這些類似表達式的結果：

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[4]
4
>>> a[4:5]
[4]

如您所見，一個返回一個項目 ，另一個返回包含一個項目的列表 。 這總是python的工作方式，而numpy只是遵循這個約定，但是更高的維度。 無論何時傳遞切片而不是單個項目，都會返回一個列表; 即使列表中沒有項目也是如此，因為結束索引太低，或者因為起始索引太高：

>>> a[4:4]
[]
>>> a[6:6]
[]

因此，在所有情況下，傳遞切片意味着“返回一個序列（沿着給定的維度）”，而傳遞整數則意味着“返回單個項目（沿着給定的維度）”。

Answer 3

使用單個元素而不是切片訪問數組時，它將折疊該維度。 因此，如果你有

x = arange(25)
y = x[10]

你會期望y為10而不是array([10]) 。

所以，如果你使用

y2 = x[0:2, 0]
print y2.shape
(2,)

它會破壞第二個維度。 如果要保留第二個維度，則需要使用切片訪問該維度。

y2 = x[0:2, 0:1]
print y2.shape
(2, 1)