python - np.array(或 vstack)列切片如何工作？

Question

为什么在:

import numpy as np
a = [1, 2 ,3]
b = [4, 5, 6]
t= np.array(([a,b])
print(t[1:])
print(t[:0])
print(t[:1])
print(t[:2])

第一列和第二列的结果是:

[[4 5 6]]
[]
[[1 2 3]]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

如果数组是:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

为什么:

• 第一行 t[1:] 不是 [4 5 6] 并且
• 第一列 t[:0] 不是 [1, 4] 并且
• 第二列 t[:1] 不是 [2, 5] 并且
• 第二列 t[:3] 不是 [3, 6] ？ 如何理解这一点？

Answer 1

在您的代码中，t 是一个二维数组。在本例中，t.shape 应为 (2, 3)。第一个暗淡 2 用于行，第二个暗淡 3 用于列。

请注意，每个索引应该用逗号 , 分隔，例如 t[0, 1]。这表示第一行第二列的元素。

如果仅使用一个索引，例如 t[1]，numpy 会将其视为行索引。因此，您可以通过 t[1, :] 得到相同的结果。

• first row t[1:] is not [4 5 6]

这可能来自于 [0:] 和 [1:] 应该具有相似结果的约束。 [1:] 只是一种特殊情况，仅选择一行。 [4 5 6] 可以切片为 t[1 ,:]。

• first column t[:0] is not [1, 4] and

如上所述，当只有一个索引被输入 2-dim 数组时，该索引将被视为行。结果为空是因为 [:0] 没有表示任何内容。您可以使用 list(range(0)) 看到类似的现象。

• second column t[:1] is not [2, 5] and

如果您想获取第二列，请输入t[:, 1]

• 第二列 t[:3] 不是 [3, 6] ？

-> 这应该是 t[;, 2]