Numpy 使用列表索引數組：arr[:][li] 和 arr[:,li] 之間的區別

Question

以下行為的解釋是什么：

import numpy as np    
arr = np.zeros((3, 3))
li = [1,2]
print('output1:', arr[:, li].shape)
print('output2:', arr[:][li].shape)

>>output1: (3, 2)
>>output2: (2, 3)

我希望 output2 等於 output1。

Answer 1

您得到的是正確的 output。

在第一行

print('output1:', arr[:, li].shape)

您正在打印arr中每個子數組的2nd和3rd元素，從而得到3元素，每個元素包含2值。

在第二行

print('output2:', arr[:][li].shape)

您首先選擇整個數組，然后從整個數組中選擇 select 2nd和3rd元素（每個元素本身包含3元素），從而獲得2元素，每個元素包含3值。

Answer 2

如果您檢查此代碼，可以看到差異 -

import numpy as np    
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
li = [1,2]
print('output1:', arr[:, li])
print('output2:', arr[:][li])

這給出了 -

[[1 2]
 [4 5]
 [7 8]]

和

[[3 4 5]
 [6 7 8]]

當您執行arr[:, [1, 2]]時，您所說的是要獲取數組的所有行（ :指定此），然后從中獲取列[1, 2] 。

另一方面，當您執行arr[:]時，您首先指的是整個數組。 您再次從中取出前兩行。

本質上，在第二種情況下， [1 2]指的是原始數組的行軸，而在第一種情況下，它指的是列。

Answer 3

讓我們使用一個不同的數組，這樣更容易看出區別：

>>> arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> arr
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

第一種情況arr[:, li]將 select 來自第一個維度的所有元素（在本例中為所有行），然后使用[1, 2]索引數組，這意味着只需省略第一列：

array([[1, 2],
       [4, 5],
       [7, 8]])

因此，它的形狀是 (3, 2)。

另一種情況arr[:]將復制原始數組，因此它不會改變形狀，因此它等同於arr[li] ，因此 output 形狀是(2, 3) 。 一般來說，您應該避免對數組進行雙重索引，因為這可能會創建兩次視圖，這是低效的。