的Python numpy的：引用列

Question

爲什麼ARRAY1 [：]！[1] = ARRAY1 [：，1]

例

array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 
array1[1] ## Output: array([4,5,6]) as expected 
array1[:,1] ## Output: array([2, 5, 8]) as expected 
array1[:][1] ## Output: array([4,5,6]) which isn't what I expected! 

當使用雙托架參考是ARRAY1 [：]成分執行首先返回完整的2D數組？因此array1 [：] [1] == array1 [1]

Answer 1

NumPy會將a[:]解釋爲數組的副本，而不是「行」集。基本切片只是類似於連續切片，直到出現:條目。從文檔（第1.4節 - 索引）：

基本切片與多個非：在切片元組中的條目，就像使用單個non-：條目重複應用切片一樣，其中non-連續拍攝作品（所有其他非作品：作品替換爲:)。因此，在基本切片下，x[ind1,...,ind2,:]的行爲如同x[ind1][...,ind2,:]。

當處理:條目時，存在隱含的併發症。