我遇到了一个奇怪的问题:
from numpy import zeros, arange
aa = zeros([1, 3, 10])
aa[0, :, arange(5)].shape
运行这个给我
(5,3) ，但我期待 (3,5) .但是，运行以下命令给了我
(3,5)正如预期的那样。aa = zeros([3, 10])
aa[:, arange(5)]
作为我的程序的一部分，这很容易修复，但它完全破坏了我的信念。
我试图搜索已经回答过但不知道要搜索什么的类似问题。
谢谢你，祝中国新年快乐!
最佳答案
这是混合基本索引和高级索引的情况。第一个和最后一个索引是数字，中间是一个切片。它根据 0 选择值和 arange(5) ，并附加 :维度在最后。
aa[0, :, :5].shape
应该产生您期望的 (3,5)。
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#combining-advanced-and-basic-indexing
Numpy 3D array transposed when indexed in single step vs two steps对比行为
y = x[0, :, mask]
z = x[0, :, :][:, mask]
请务必检查对我的答案的评论，因为这是一个错误并将被修复的论点。
关于python - numpy数组索引中的隐式转置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35306372/