Python麻木;冒号和省略号索引之间的区别
Python Numpy; difference between colon and ellipsis indexing
我一直在试验同时使用冒号和省略号的 Numpy 数组索引。但是,我无法理解我得到的结果。
示例代码如下:
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a[:,np.newaxis] # <-- the shape of the rows are unchanged
array([[[1, 2]],
[[3, 4]]])
>>> a[...,np.newaxis] # <-- the shape of the rows changed from horizontal to vertical
array([[[1],
[2]],
[[3],
[4]]])
原来是(2,2)
有了:,就变成了(2,1,2)。在第一个维度之后添加的新轴。
对于...形状是(2,2,1),最后添加新形状。
我一直在试验同时使用冒号和省略号的 Numpy 数组索引。但是,我无法理解我得到的结果。
示例代码如下:
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a[:,np.newaxis] # <-- the shape of the rows are unchanged
array([[[1, 2]],
[[3, 4]]])
>>> a[...,np.newaxis] # <-- the shape of the rows changed from horizontal to vertical
array([[[1],
[2]],
[[3],
[4]]])
原来是(2,2)
有了:,就变成了(2,1,2)。在第一个维度之后添加的新轴。
对于...形状是(2,2,1),最后添加新形状。