a[:,None] 和 a[:,] 的区别 [重复]答案

【问题标题】：the difference between a[:,None] and a[:,] [duplicate]a[:,None] 和 a[:,] 的区别 [重复]
【发布时间】：2019-08-27 08:26:22
【问题描述】：

我想了解更多 numpy 来处理数组。我发现 a[:,None] 和 a[:,] 是不同的。我想深入了解何时何地使用它们。

我尝试解决以特殊方式从 2d 数组中减去 1d 的问题，就像 numpy-subtract-add-1d-array-from-2d-array 在我意识到 a[:,None] 和 a[:,] 之间的不同之处。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> b = np.array([1,2,3])

>>> b
array([1, 2, 3])

>>> b[:,None]
array([[1],
       [2],
       [3]])

>>> b[:,]
array([1, 2, 3])

>>> b[None,:]
array([[1, 2, 3]])

>>> a-b[None,:]
array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3],
       [6, 6, 6]])

>>> b[,:] #false operation!!!
SyntaxError: invalid syntax

>>> a-b
array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3],
       [6, 6, 6]])

>>> a-b[:,np.newaxis]
array([[0, 1, 2],
       [2, 3, 4],
       [4, 5, 6]])

谁能给我官方或具体的参考资料？我会很感激你的！

【问题讨论】：

a[:] 除了返回a 的视图之外什么都不做；尺寸没有变化（检查它）。 a[:,]` 中的尾随 , 只是使索引参数成为一个元组（这是一个基本的 Python 操作），它在功能上是相同的，一个普通视图。 a[,:] 是语法错误。这是解释器提出的；这不是numpy 的问题。
感谢您的推荐！我已经检查过了。你是对的，但它确实是 numpy 问题，因为 python 3.x 不支持元组作为列表索引。
Python 解释器会引发语法错误。 [1,2,3][:,] 引发 TypeError，x[,:] 或 x[,3] 引发语法错误，无论 x 是什么。我认为相关的语法规范是target_list in docs.python.org/3/reference/…。即使在索引之外 (,2) 和 [,34] 也是错误的。
啊！你一针见血！是的！

标签： arrays python-3.x numpy

【解决方案1】：

我猜你应该使用np.newaxis而不是None，这实际上是相同的，但是使用np.newaxis，代码更具可读性，因为它在这个维度插入了一个新轴。

见： https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.indexing.html#numpy.newaxis

【讨论】：