科隆，无，切片（无）在numpy的数组索引

至于a = np.arange(24).reshape(2,3,4)科隆，无，切片（无）在numpy的数组索引

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]])

可能某人解释后者？

来源

2016-07-05 Lee

@GWW不，它不！ – Meitham

我的版本2.7.12 | Anaconda 2.3.0（64位）'。我再次确认'a [0，None，1]'。对于那些沮丧的家伙，你能提出一些意见吗？ – Lee

你在期待什么？ – BrenBarn

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

你的情况：

a[0,None,1]就像一个[0,np.newaxis,1]，因此输出
而slice(None)就像是 “切片一无所有”，这就是为什么a[0,:,1]相同a[0,slice(None),1]。查看numpy的Indexing文档。

来源

2016-07-05 16:43:56 Tttt1228

'np.newaxis'是字面上有意义的，我忽略它相当于'None' ... – Lee

是的。关于BrenBarn评论摩西的回答：令人惊讶的结果来自切片和“无”的结合。 '0 [0,1，无] = a [0,1，：] [无] =数组（[[4,5,6,7]]）' - 'a [ = a [0，None] [:, 1] = array（[[[0,1,2,3]， [4,5,6,7]， [8,9,10,11]]] ）[:, 1] = array（[[4，5，6，7]]） – Tttt1228

对不起，我不能直接评论摩西的答案。我没有足够的声望发表评论。 – Tttt1228

a[0,None,1]相同a[0, 1]但在结果的额外轴线。

的newaxis对象可以在所有的限幅操作被用来创建长度之一的轴线。 :const: newaxis是‘None’的别名，并且‘None’ 可用于替代此结果。

所以a[0,None,1]相同a[0,np.newaxis,1]

在这种情况下，其中None放置不相关的，但每None增加了一个新的轴。

>>> 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]])

来源

2016-07-05 16:44:07

明白了。而“无”对谷歌来说真的不是一个好关键词...... – Lee

有时，你必须直接看文档:)） –

令人惊讶的是，None的位置并不相关，因为文档说：“添加的维度是选择元组中的newaxis对象的位置”。 – BrenBarn

科隆，无，切片（无）在numpy的数组索引

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