numpy 数组索引器中的冒号、无、切片（无）答案

【问题标题】：Colon, None, slice(None) in numpy array indexersnumpy 数组索引器中的冒号、无、切片（无）
【发布时间】：2016-11-07 14:02:09
【问题描述】：

至于a = np.arange(24).reshape(2,3,4)

a[0,:,1] 或 a[0,slice(None),1] 输出 array([1, 5, 9])

而a[0,None,1] 给出array([[4, 5, 6, 7]])

能解释一下后者吗？

【问题讨论】：

@GWW 不，它没有！
我的版本2.7.12 |Anaconda 2.3.0 (64-bit)。我再次确认a[0,None,1]。对于那些投反对票的人，你能给一些 cmets 吗？
你期待什么？
哦，我的错误对不起。我在行尾复制并粘贴逗号，将a 转换为元组。
@BrenBarn 我期待a[0,None,1] 输出二维数组的原因。看起来很有线......

【解决方案1】：

使用原始None（不在slice 中）与使用np.newaxis 相同，只是一个别名。

在你的情况下：

a[0,None,1] 类似于[0,np.newaxis,1]，因此输出
而slice(None) 就像“无切片”，这就是为什么a[0,:,1] 与a[0,slice(None),1] 相同。请参阅 numpy 的 Indexing 文档。

【讨论】：

np.newaxis 确实很有意义，我忽略了它相当于None...
是的。关于 BrenBarn 对摩西回答的评论：令人惊讶的结果来自结合切片和None。 - a[0,1,None] = a[0,1,:][None] = array([[4, 5, 6, 7]]) - `a[0,None,1] = a[0, None][:,1] = array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7] , [ 8, 9, 10, 11]]])[:,1] = array([[4, 5, 6, 7]])
很抱歉，我无法直接评论摩西的回答。我没有足够的声誉来发表评论。

【解决方案2】：

a[0,None,1] 与 a[0, 1] 相同，但结果中有一个额外的轴。

newaxis 对象可用于所有切片操作以创建一个长度为一的轴。 :const: newaxis 是 ‘None’ 和 ‘None’ 的别名可以用它来代替它，结果相同。

所以a[0,None,1] 与a[0,np.newaxis,1] 相同

在这种情况下，None 的放置位置无关紧要，但每个 None 都会添加一个新轴。

>>> a[0,None, 1]
array([[4, 5, 6, 7]])
>>> a[None,None,0,1]
array([[[4, 5, 6, 7]]])
>>> a[0,np.newaxis,1]
array([[4, 5, 6, 7]])

【讨论】：