列切片和行切片之间是哪一个？答案

【问题标题】：Which one is which between column slicing and row slicing?列切片和行切片之间是哪一个？
【发布时间】：2014-07-25 09:44:54
【问题描述】：

Scipy 有不同类型的矩阵。其中两个是列稀疏矩阵和行稀疏矩阵。列稀疏矩阵支持快速列切片操作，行稀疏矩阵支持快速行切片操作。

但如果操作 a[i,:] 是列或行切片操作，我不是。有什么帮助吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

没有什么比自己尝试更好的了：

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.arange(9).reshape(3,3)
Out[2]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

In [3]: a = np.arange(9).reshape(3,3)

In [4]: a[0, :]
Out[4]: array([0, 1, 2])

In [5]: a[:, 0]
Out[5]: array([0, 3, 6])

因此，第一个索引对应于行，第二个索引对应于列。 a[i, :]是选中行i，所以是行切片操作。

【讨论】：

您的答案使用numpy 数组，OP 询问scipy.sparse 矩阵。不过，自己尝试的建议是有效的。 csr_matrix 在索引行时更快，csc_matric 在索引列时更快。但无论哪种方式都可以成为索引（至少在足够新的版本中）。
@hpaulj 它们是具有相同基本语义的不同对象。问题是哪个是哪个（我每次都必须检查）。