numpy 数组索引不同的结果（ array[:2, 2:] vs array[:2, 2] ）

【问题标题】：numpy array indexing different results ( array[:2, 2:] vs array[:2, 2] )numpy 数组索引不同的结果（ array[:2, 2:] vs array[:2, 2] ）
【发布时间】：2021-07-01 08:12:41
【问题描述】：

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

array[:2, 2:] gives array([[3],[6]])

but array[:2, 2] gives array([3, 6])

它们应该是相同的，因为两个索引都指向相同的元素。为什么实际输出会给出不同的结果？

【问题讨论】：

似乎您正在调用具有两个不同签名的函数：(range,range) 和 (range,number)。
有据可查的是，使用整数索引会删除维度。用切片没有。你了解结果形状吗？

标签： numpy indexing

【解决方案1】：

每当您使用范围（例如[2:]）时，无论该范围内有多少元素，它都会添加一个额外的维度。在索引（例如[2]）时使用单个数字会“挤压”该维度。在上述情况下：

array[:2, 2:] 给出array([[3], [6]])，其形状为(2, 1)。在这种情况下，第二个维度，即使只是维度 1，也被保留。
array[:2, 2] 给出array([3, 6]), which has shape (2,)`。在这种情况下，第二个维度被挤出。

注意：您可以使用arr.shape 获取任何np.ndarray 对象的形状，使用arr.size 获取大小。对调试很有帮助！

【讨论】：