Python中的数组[0]和数组[0:1]有什么区别？

Question

我的问题可能看起来太简单了，但我很想知道为什么Python中可以使用它。你知道吗

假设我们定义了一个大小为（4,3）的数组：

import numpy as np
a=np.random.randint(15,size=(4,3))

结果如下：

array([[ 7,  6,  1],
       [ 5,  3,  6],
       [12, 10, 11],
       [ 1,  3,  4]])

两者之间的区别是什么：

a[0]

Result:
array([7, 6, 1])

以及

a[0:1]

Result:
array([[7, 6, 1]])

因为它们都返回矩阵的相同部分：

7, 6, 1

我知道区别在于前者的形状是（3，），而后者的大小是（1，3）。 但我的问题是为什么我们需要这些形状。如果您熟悉Matlab，那么使用冒号给出一个范围将得到两行，但在Python中，它返回的信息相同，形状不同。有什么意义？有什么好处？你知道吗

Answer 1

原因是您可以确信array[x:y]总是返回原始数组的子数组。这样就可以使用它上面的所有数组方法。说你有

map(lambda1, array[x:y])

即使y-x == 1或y-x == 0，也可以保证有一个从array[x:y]返回的数组，并且可以对其进行映射。想象一下，如果array[1:2]返回单个项，即array[1]。那么上面代码的行为取决于数组[1]是什么，它可能不是您想要的。你知道吗

Answer 2

array[m:n]返回一个数组，array[0]返回数组的一个元素（我保证，这也会影响NumPy的内容，请继续阅读）：

> py -3
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> array = [1,2,3]
>>> array[0]
1
>>> array[0:1]
[1]
>>>

这就是为什么会得到这些结果：

a[0]

Result:

array([7, 6, 1])

and

a[0:1]

Result:

array([[7, 6, 1]])

如果仔细看，第二个返回一个array来包装一个数字列表，而第一个返回一个array来包装一个数字列表。你知道吗

Answer 3

当你对一个强的索引集的开始点感到困惑时，我认为它是一个强的索引集。我相信在Matlab中，开始索引和结束索引都是包含的。你知道吗

你举的例子是： a[0:1]将采用索引0，而不是1。你知道吗

但是，如果您使用a[0:2]，您将得到索引0和1处的值，并得到您似乎期望的结果。你知道吗

这也解释了为什么形状是不同的，[0:1]正是你所期望的。它提供了一个行列表，但是该列表只包含一行，因此1的形状是(1, 3)。 相反，[0]只提供一行，而不是行列表。该行有3个元素，因此得到了形状(3,)