python - array[i][ :] and array[i, :] 之间的区别

Question

我是 python 新手，所以我习惯使用 array[i][j] 而不是 array[i,j]。今天，我按照教程创建的脚本无法正常工作，直到我发现我正在使用

numpy.dot(P[0][:], Q[:][0])

代替

numpy.dot(P[0,:], Q[:,0])

出于某种原因，第二个有效，而第一个给了我一个形状错误。矩阵维度为MxK和KxN。

我尝试同时打印 P[0][:] 和 P[0,:]，运行 id()，type() 和 P[0][:].shape，但找不到原因。为什么这些东西不同？

我在 Jupyter Notebook 4.3.0 和 Python 2.7.13 上运行它。

Answer 1

在处理 numpy 数组时，您几乎应该始终使用 [i, j] 而不是 [i][j]。在许多情况下，没有真正的区别，但在您的情况下是有区别的。

假设你有这样一个数组:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> arr 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

当您使用 [:] 时，这相当于一个新 View ，但如果您使用 [1, :] 或 [:, 1] 表示获取第二行(列)。粗略地说，这意味着:索引您拥有数字的维度，并保留您拥有 : 的维度:

>>> arr[:]
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

>>> arr[:, 1]  #  get the second column
array([ 1,  5,  9, 13])
>>> arr[:][1]  # get a new view of the array, then get the second row
array([4, 5, 6, 7])

这是因为 [1] 被解释为 [1, ...] (... 是省略号对象)并且对于 2D，它等同于 [1, :]。

这也是行索引仍然有效的原因(因为它是第一个维度):

>>> arr[1, :]  # get the second row
array([4, 5, 6, 7])
>>> arr[1][:]  # get the second row, then get a new view of that row
array([4, 5, 6, 7])