numpy數組切片，爲什麼有時是二維數組，有時是一維數組

Question

我的問題是關於numpy中的數組切片。以下行爲的邏輯是什麼？

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] 

我本來期望Y2是一個2-d數組，它包含行0和1的值，列0

Answer 1

這遵循標準的Python約定。看看這些類似的表達式的結果：

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

正如你所看到的，一個返回一個項目，而其他的回報包含一個項目列表。這一直是python的工作方式，numpy只是遵循這個約定，但在更高維度上。無論何時傳遞片段而不是單個項目，都會返回一個列表;即使有列表中沒有的項目，這是真實的，要麼是因爲年底指數過低，或者因爲起始索引太高：

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

所以在所有情況下，通過一個片均值「返回序列（沿着給定維度）「，而傳遞整數意味着」返回單個項目（沿給定維度）「。

Answer 2

你可以得到你預期的行爲做x[0:2, 0:1]，即用一個單一的項目片。但是，無論何時選擇單個元素，該維度都會摺疊。你可能不喜歡它，但是如果你仔細想一想，你應該意識到它是最一致的行爲：按照你的邏輯，x[0, 0]將是1行1列的二維數組，而不是存儲在位置。

Answer 3

當您使用單個元素而不是切片訪問數組時，它會摺疊該維度。因此，如果你有

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

你會期望y是10而不是array([10])。

所以，如果你使用

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

它會崩潰的第二個維度。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)